CN112949734A - 基于温度数据处理的部件热害评估方法、***和存储介质 - Google Patents
基于温度数据处理的部件热害评估方法、***和存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112949734A CN112949734A CN202110273183.4A CN202110273183A CN112949734A CN 112949734 A CN112949734 A CN 112949734A CN 202110273183 A CN202110273183 A CN 202110273183A CN 112949734 A CN112949734 A CN 112949734A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- temperature data
- thermal damage
- test temperature
- data
- damage test
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 230000003685 thermal hair damage Effects 0.000 title claims abstract description 125
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims abstract description 41
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 title claims abstract description 12
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 146
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 42
- 230000006378 damage Effects 0.000 claims abstract description 25
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 7
- 230000008030 elimination Effects 0.000 claims description 6
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 claims description 6
- 230000002950 deficient Effects 0.000 claims description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 4
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 claims description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 5
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/10—Pre-processing; Data cleansing
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Investigating Or Analyzing Materials Using Thermal Means (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于温度数据处理的部件热害评估方法、***和存储介质,方法包括:读取零部件的热害试验温度数据作为第一热害试验温度数据;获取零部件的坏点剔除温度阈值和耐温阈值;根据坏点剔除温度阈值剔除第一热害试验温度数据中的坏点数据,将第一热害试验温度数据中的剩余数据作为第二热害试验温度数据;确定第二热害试验温度数据的最高温度数据;根据最高温度数据、零部件的耐温阈值和第二热害试验温度数据计算零部件的超温时间;根据零部件的超温时间对零部件进行热害评估。本发明无需人工查找数据坏点位置,即能有效剔除坏点数据,从而有效降低工作人员的工作量,提高数据处理结果的准确度。本发明可广泛应用于数据处理技术领域。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域,尤其是一种基于温度数据处理的部件热害评估方法、***和存储介质。
背景技术
在车辆开发阶段,需要对车辆排气部件周围的零部件进行热害试验,以对零部件进行热害评估。在热害试验温度数据处理时,需要读取零部件在各工况最高温度值和超温时间。为了确保数据读取准确,工程师单次处理的零部件个数控制在5个以下,每个零部件的完整试验基本工况点为10个,这10个基本工况点包括行驶和怠速。而单次完整的整车热害试验,有温度测试需求的零部件数量在60~80个左右,因此,按照最快速度,每次试验需要重复读取温度数据工作160轮。此外,温度数据采集仪采集的数据有时会存在的数据坏点,这些坏点的值会影响数据处理效率和数据准确性及,因此,必须清除这些数据坏点。然而数据坏点位置不固定,需要人工查找,因而大大增加工作人员的工作量。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此,本发明提出一种基于温度数据处理的部件热害评估方法、***和存储介质,能够降低工作人员的工作量,同时也提高数据处理结果的准确度。
本发明第一方面实施例提供了一种基于温度数据处理的部件热害评估方法,包括以下步骤:
读取零部件的热害试验温度数据作为第一热害试验温度数据;
获取所述零部件的坏点剔除温度阈值和耐温阈值;
根据所述坏点剔除温度阈值剔除所述第一热害试验温度数据中的坏点数据,将第一热害试验温度数据中的剩余数据作为第二热害试验温度数据;
确定所述第二热害试验温度数据的最高温度数据;
根据所述最高温度数据、所述零部件的耐温阈值和所述第二热害试验温度数据计算所述零部件的超温时间;
根据所述零部件的超温时间对所述零部件进行热害评估。
根据本发明实施例的一种零部件的热害评估方法,至少具有如下有益效果:
本发明实施例通过获取的零部件的坏点剔除温度阈值来剔除第一热害试验温度数据中的坏点数据,并将第一热害试验温度数据中的剩余数据作为第二热害试验温度数据,接着确定第二热害试验温度数据的最高温度数据,然后根据最高温度数据、零部件的耐温阈值和第二热害试验温度数据计算所述零部件的超温时间,以根据超温时间对零部件进行热害评估,从而无需人工查找数据坏点位置,即能有效剔除坏点数据,以有效降低工作人员的工作量,提高数据处理结果的准确度。
在一些实施例中,在所述读取零部件的热害试验温度数据这一步骤后,还包括以下步骤:
获取预设工况点;
根据所述预设工况点对所述热害试验温度数据进行工况分段。
在一些实施例中,在所述根据所述预设工况点对所述热害试验温度数据进行工况分段这一步骤后,还包括以下步骤:
对工况段内的热害试验温度数据进行排序。
在一些实施例中,所述根据所述坏点剔除温度阈值剔除所述第一热害试验温度数据中的坏点数据,将第一热害试验温度数据中的剩余数据作为第二热害试验温度数据,其具体为:
依次判断排序后的每个工况段内单个热害试验温度数据是否小于所述坏点剔除温度阈值的下限值或者大于所述坏点剔除温度阈值的上限值,若单个热害试验温度数据小于所述坏点剔除温度阈值的下限值或者单个热害试验温度数据大于所述坏点剔除温度阈值的上限值,则将对应的单个热害试验温度数据剔除;反之,则对应的单个热害试验温度数据保存到所述第二热害试验温度数据。
在一些实施例中,所述确定所述第二热害试验温度数据的最高温度数据,其具体为:
确定剔除坏点数据后的每个工况段内热害试验温度数据的最高温度数据。
在一些实施例中,所述根据所述最高温度数据、所述零部件的耐温阈值和所述第二热害试验温度数据计算所述零部件的超温时间,包括:
获取所述最高温度数据对应的第一时间节点;
当所述第二热害试验温度数据等于所述零部件的耐温阈值,获取所述第二热害试验温度数据对应的第二时间节点;
根据所述第一时间节点和所述第二时间节点计算所述零部件的超温时间。
在一些实施例中,所述根据所述零部件的超温时间对所述零部件进行热害评估,包括:
根据所述零部件的超温时间确定所述零部件的风险等级;
采用预设显示方式显示所述零部件的风险等级。
本发明第二方面实施例提供了一种基于温度数据处理的部件热害评估***,包括:
读取模块,用于读取零部件的热害试验温度数据作为第一热害试验温度数据;
获取模块,用于获取所述零部件的坏点剔除温度阈值和耐温阈值;
数据剔除模块,用于根据所述坏点剔除温度阈值剔除所述第一热害试验温度数据中的坏点数据,将第一热害试验温度数据中的剩余数据作为第二热害试验温度数据;
选择模块,用于确定所述第二热害试验温度数据的最高温度数据;
计算模块,用于根据所述最高温度数据、所述零部件的耐温阈值和所述第二热害试验温度数据计算所述零部件的超温时间;
评估模块,用于根据所述零部件的超温时间对所述零部件进行热害评估。
本发明第三方面实施例提供了一种基于温度数据处理的部件热害评估***,包括:
至少一个存储器,用于存储程序;
至少一个处理器,用于加载所述程序以执行第一方面实施例所述的基于温度数据处理的部件热害评估方法。
本发明第四方面实施例提供了一种存储介质,其中存储有处理器可执行的程序,所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行第一方面实施例所述的基于温度数据处理的部件热害评估方法。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本发明的实践了解到。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明做进一步的说明,其中:
图1为本发明实施例的一种基于温度数据处理的部件热害评估方法的流程图;
图2为一种实施例的零部件热性能数据处理流程图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,仅用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中,若干的含义是一个以上,多个的含义是两个以上,大于、小于、超过等理解为不包括本数,以上、以下、以内等理解为包括本数。如果有描述到第一、第二只是用于区分技术特征为目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。
本发明的描述中,除非另有明确的限定,设置等词语应做广义理解,所属技术领域技术人员可以结合技术方案的具体内容合理确定上述词语在本发明中的具体含义。
本发明的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示意性实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
在车辆开发阶段,通常会对车辆的零部件进行热害试验。其中,热害试验是指在特定的试验环境下,通过特定的试验工况来验证零部件的热性能是否满足设计要求。例如,设置试验工况为发动机在工作和待机状态下所产生的热量,将待测试的零部件置于该预设的试验工况内,验证被测试零部件的热性能。目前,为了加快测试过程中,数据读取的速度和准确度,通常会采用数据采集仪进行数据采集,然而,数据采集仪采集的数据通常会存在数据坏点,为了剔除该坏点数据,工程师需要对每个数据进行核查校验,查找出数据坏点,然后在剔除该数据坏点,这样的操作方式,效率低下、准确率也低、同时工作量也大。
基于此,参照图1,本发明实施例提供了一种基于温度数据处理的部件热害评估方法。具体地,本实施例可应用于服务器,也可应用于小程序对应的后台处理器。当应用于服务器时,服务器与各个终端设备进行交互,例如,试验人员的手机、数据采集仪等终端设备。当应用于后台处理器时,后台处理器可以与前端界面、数据采集仪进行数据交互。
下面以应用于小程序对应的后台处理器的过程对本实施例进行进一步阐述。
在应用过程中,本实施例包括以下步骤:
S11、读取零部件的热害试验温度数据作为第一热害试验温度数据。在本步骤中,热害试验温度数据可以是数据采集仪采集完成后,直接发送到后台处理器的数据;也可以是试验人员在前端界面输入的数据。
S12、获取零部件的坏点剔除温度阈值和耐温阈值。其中,坏点剔除温度阈值可以是试验人员根据实际的试验环境设定的数据,其用于删除试验数据中不合理的数据,为主观给定的数据。耐温阈值是零部件的耐温最高值,其用于判断零部件是否符合设计要求。
S13、根据坏点剔除温度阈值剔除第一热害试验温度数据中的坏点数据,将第一热害试验温度数据中的剩余数据作为第二热害试验温度数据。在本步骤中,可通过依次判断第一热害试验温度数据中的每个数据与坏点剔除温度阈值的上限值和下限值。当热害试验温度数据小于坏点剔除温度阈值的下限值或者热害试验温度数据大于坏点剔除温度阈值的上限值,则认定该热害试验温度数据为异常数据,应将该热害试验温度数据剔除,避免影响后续的数据处理过程。在完成所有热害试验温度数据的判断过程后,将剩余的热害试验温度数据作为第二热害试验温度数据。
S14、确定第二热害试验温度数据的最高温度数据。
S15、根据最高温度数据、零部件的耐温阈值和第二热害试验温度数据计算零部件的超温时间。
具体地,本步骤是先获取最高温度数据对应的第一时间节点,同时依次判断第二热害试验温度数据中与零部件的耐温阈值相等的热害试验温度数据对应的第二时间节点,接着根据第一时间节点和第二时间节点计算零部件的超温时间,其计算过程如公式1所示:
t=(i0-k)*f 公式1
其中,t为超温时间,i0为第一时间节点,k为第二时间节点,f为数据采样频率。
S16、根据零部件的超温时间对零部件进行热害评估。本步骤具体为根据零部件的超温时间确定零部件的风险等级,然后预设方式显示零部件的风险等级。
综上可知,通过上述实施例的方式自动对采集的数据进行坏点数据剔除,从而无需人工查找数据坏点位置,即能有效剔除坏点数据,以有效降低工作人员的工作量,提高数据处理结果的准确度。
在一些实施例中,为了提高数据处理结果的准确度,在读取零部件的热害试验温度数据这一步骤后,还包括以下步骤:
获取预设工况点,然后根据预设工况点对热害试验温度数据进行工况分段,即按照工况对热害试验温度数据进行分段。其中,预设工况点可以是在小程序的交互界面上输入的工况的起始时间和结束时间。
在完成工况分段后,对工况段内的热害试验温度数据进行排序,以便于数据比较。
当对获取的热害试验温度数据按工况段完成排序后,步骤根据坏点剔除温度阈值剔除第一热害试验温度数据中的坏点数据,将第一热害试验温度数据中的剩余数据作为第二热害试验温度数据,可采用以下方式进行处理:
依次判断排序后的每个工况段内单个热害试验温度数据是否小于坏点剔除温度阈值的下限值或者大于坏点剔除温度阈值的上限值,若单个热害试验温度数据小于坏点剔除温度阈值的下限值或者单个热害试验温度数据大于坏点剔除温度阈值的上限值,则将该热害试验温度数据剔除;反之,则该热害试验温度数据保存到第二热害试验温度数据内。
本实施例通过对每个工况段内的数据进行处理,以提高处理结果的准确性。
在一些实施例中,在完成每个工况段内坏点数据的剔除后,确定剔除坏点数据后的每个工况段内热害试验温度数据的最高温度数据。接着获取每个工况段内的最高温度数据对应的第一时间节点;以及每个工况段内获取第二热害试验温度数据等于零部件的耐温阈值对应的第二时间节点。然后根据第一时间节点和第二时间节点计算零部件的超温时间,并根据每个工况段内的零部件的超温时间确定零部件的风险等级,同时采用预设显示方式显示零部件的风险等级。其中,显示是在小程序的人机交互界面上显示,预设显示方式可以为不同颜色对应不同的风险等级。本实施例通过计算每个工况段内零部件的超温时间,以提高零部件热害判断结果的准确性。
在一些实施例中,如图2所示,上述实施例在小程序中对零部件实体的热害数据处理过程,其具体包括:
步骤一、读取小程序对应的人机交互界面上的热害试验温度数据。
步骤二、获取人机交互界面上输入的工况点,并根据工况点对热害试验温度数据按工况分段。其中,工况点可以是人机交互界面上输入的各工况的起始时间和结束时间。
步骤三、对分段工况中的热害试验温度数据按照从小到大进行排序。在完成排序后,假设分段工况中最小值为Temin,最大值为Temax。
步骤四、获取坏点剔除温度阈值的上限值Tdmax和下限值Tdmin,并将排序后的热害试验温度数分别与坏点剔除温度阈值的上限值和下限值进行比较。当Temax(i)<Tdmax,则删除热害试验温度数据Temax(i)且i-1,接着对热害试验温度数据Temax(i-1)进行判断;或者当Temin(j)>Tdmin,则删除热害试验温度数据Temin(j)且j+1,接着对热害试验温度数据Temin(j+1)进行判断。
步骤五、在当前分段工况中的热害试验温度数据的坏点数据删除完成后,获取零部件耐温阈值Td。
步骤六、将坏点数据删除完成后的热害试验温度数据的最高试验温度数据Temax(i0)与零部件耐温阈值Td进行判断,其中,设定初始变量k=i0。
步骤七、当Td>Temax(k),则输出最高试验温度数据Temax(i0),并计算超温时间t=(i0-k)*f,其中,t为超温时间,i0为第一时间节点,k为第二时间节点,f为数据采样频率;反之,则k=k-1,并执行步骤六。
步骤八、在完成当前零部件的热害试验温度数据处理后,根据风险等级标准标识零部件超温风险颜色。
综上可知,本实施例可快速剔除坏点数据,并判断出超温零部件和计算出超温时间,从而降低试验人员的工作量,并提高数据处理结果的准确度。
本发明实施例提供了一种基于温度数据处理的部件热害评估***,包括:
读取模块,用于读取零部件的热害试验温度数据作为第一热害试验温度数据;
获取模块,用于获取零部件的坏点剔除温度阈值和耐温阈值;
数据剔除模块,用于根据坏点剔除温度阈值剔除第一热害试验温度数据中的坏点数据,将第一热害试验温度数据中的剩余数据作为第二热害试验温度数据;
选择模块,用于确定第二热害试验温度数据的最高温度数据;
计算模块,用于根据最高温度数据、零部件的耐温阈值和第二热害试验温度数据计算零部件的超温时间;
评估模块,用于根据零部件的超温时间对零部件进行热害评估。
本发明方法实施例的内容均适用于本***实施例,本***实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同,并且达到的有益效果与上述方法达到的有益效果也相同。
本发明实施例提供了一种基于温度数据处理的部件热害评估***,包括:
至少一个存储器,用于存储程序;
至少一个处理器,用于加载所述程序以执行图1所示的基于温度数据处理的部件热害评估方法。
本发明方法实施例的内容均适用于本***实施例,本***实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同,并且达到的有益效果与上述方法达到的有益效果也相同。
本发明实施例提供了一种存储介质,其中存储有处理器可执行的程序,所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行图1所示的基于温度数据处理的部件热害评估方法。
本发明实施例还公开了一种计算机程序产品或计算机程序,该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令,该计算机指令存储在计算机可读存介质中。计算机设备的处理器可以从存储介质读取该计算机指令,处理器执行该计算机指令,使得该计算机设备执行图1所示的方法。
上面结合附图对本发明实施例作了详细说明,但是本发明不限于上述实施例,在所属技术领域普通技术人员所具备的知识范围内,还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。此外,在不冲突的情况下,本发明的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
Claims (10)
1.一种基于温度数据处理的部件热害评估方法,其特征在于,包括以下步骤:
读取零部件的热害试验温度数据作为第一热害试验温度数据;
获取所述零部件的坏点剔除温度阈值和耐温阈值;
根据所述坏点剔除温度阈值剔除所述第一热害试验温度数据中的坏点数据,将第一热害试验温度数据中的剩余数据作为第二热害试验温度数据;
确定所述第二热害试验温度数据的最高温度数据;
根据所述最高温度数据、所述零部件的耐温阈值和所述第二热害试验温度数据计算所述零部件的超温时间;
根据所述零部件的超温时间对所述零部件进行热害评估。
2.根据权利要求1所述的一种基于温度数据处理的部件热害评估方法,其特征在于,在所述读取零部件的热害试验温度数据这一步骤后,还包括以下步骤:
获取预设工况点;
根据所述预设工况点对所述热害试验温度数据进行工况分段。
3.根据权利要求2所述的一种基于温度数据处理的部件热害评估方法,其特征在于,在所述根据所述预设工况点对所述热害试验温度数据进行工况分段这一步骤后,还包括以下步骤:
对工况段内的热害试验温度数据进行排序。
4.根据权利要求3所述一种基于温度数据处理的部件热害评估方法,其特征在于,所述根据所述坏点剔除温度阈值剔除所述第一热害试验温度数据中的坏点数据,将第一热害试验温度数据中的剩余数据作为第二热害试验温度数据,其具体为:
依次判断排序后的每个工况段内单个热害试验温度数据是否小于所述坏点剔除温度阈值的下限值或者大于所述坏点剔除温度阈值的上限值,若单个热害试验温度数据小于所述坏点剔除温度阈值的下限值或者单个热害试验温度数据大于所述坏点剔除温度阈值的上限值,则将对应的单个热害试验温度数据剔除;反之,则对应的单个热害试验温度数据保存到所述第二热害试验温度数据。
5.根据权利要求3所述的一种基于温度数据处理的部件热害评估方法,其特征在于,所述确定所述第二热害试验温度数据的最高温度数据,其具体为:
确定剔除坏点数据后的每个工况段内热害试验温度数据的最高温度数据。
6.根据权利要求1-5任一项所述的一种基于温度数据处理的部件热害评估方法,其特征在于,所述根据所述最高温度数据、所述零部件的耐温阈值和所述第二热害试验温度数据计算所述零部件的超温时间,包括:
获取所述最高温度数据对应的第一时间节点;
当所述第二热害试验温度数据等于所述零部件的耐温阈值,获取所述第二热害试验温度数据对应的第二时间节点;
根据所述第一时间节点和所述第二时间节点计算所述零部件的超温时间。
7.根据权利要求1所述的一种基于温度数据处理的部件热害评估方法,其特征在于,所述根据所述零部件的超温时间对所述零部件进行热害评估,包括:
根据所述零部件的超温时间确定所述零部件的风险等级;
采用预设显示方式显示所述零部件的风险等级。
8.一种基于温度数据处理的部件热害评估***,其特征在于,包括:
读取模块,用于读取零部件的热害试验温度数据作为第一热害试验温度数据;
获取模块,用于获取所述零部件的坏点剔除温度阈值和耐温阈值;
数据剔除模块,用于根据所述坏点剔除温度阈值剔除所述第一热害试验温度数据中的坏点数据,将第一热害试验温度数据中的剩余数据作为第二热害试验温度数据;
选择模块,用于确定所述第二热害试验温度数据的最高温度数据;
计算模块,用于根据所述最高温度数据、所述零部件的耐温阈值和所述第二热害试验温度数据计算所述零部件的超温时间;
评估模块,用于根据所述零部件的超温时间对所述零部件进行热害评估。
9.一种基于温度数据处理的部件热害评估***,其特征在于,包括:
至少一个存储器,用于存储程序;
至少一个处理器,用于加载所述程序以执行如权利要求1-7任一项所述的基于温度数据处理的部件热害评估方法。
10.一种存储介质,其中存储有处理器可执行的程序,其特征在于,所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行如权利要求1-7任一项所述的基于温度数据处理的部件热害评估方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110273183.4A CN112949734B (zh) | 2021-03-12 | 2021-03-12 | 基于温度数据处理的部件热害评估方法、***和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110273183.4A CN112949734B (zh) | 2021-03-12 | 2021-03-12 | 基于温度数据处理的部件热害评估方法、***和存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112949734A true CN112949734A (zh) | 2021-06-11 |
CN112949734B CN112949734B (zh) | 2024-05-31 |
Family
ID=76229733
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110273183.4A Active CN112949734B (zh) | 2021-03-12 | 2021-03-12 | 基于温度数据处理的部件热害评估方法、***和存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112949734B (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117074026A (zh) * | 2023-10-12 | 2023-11-17 | 南方电网调峰调频发电有限公司检修试验分公司 | 可变速抽水蓄能发动机的热稳定测试***、方法和设备 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1057702A (zh) * | 1991-07-11 | 1992-01-08 | 空军第一研究所 | 记录发动机工作历程的方法和仪器 |
CN102032548A (zh) * | 2010-11-03 | 2011-04-27 | 西安热工研究院有限公司 | 一种基于超温风险指标的锅炉受热面监测方法 |
CN102444885A (zh) * | 2011-12-19 | 2012-05-09 | 上海望特能源科技有限公司 | 避免电站锅炉管系炉内超温爆管的方法 |
CN104931144A (zh) * | 2015-02-06 | 2015-09-23 | 东南大学 | 燃煤电厂输煤皮带温度远程监控*** |
CN108897954A (zh) * | 2018-06-29 | 2018-11-27 | 龙源(北京)风电工程技术有限公司 | 基于BootStrap置信度计算的风电机组温度预警方法及其*** |
CN111475972A (zh) * | 2020-03-03 | 2020-07-31 | 东方电气(广州)重型机器有限公司 | 一种高温疲劳-蠕变交互损伤评估方法、***及存储介质 |
CN111523176A (zh) * | 2020-04-13 | 2020-08-11 | 东风汽车集团有限公司 | 一种乘用车的热害测试工况的构建方法及*** |
CN111680905A (zh) * | 2020-06-01 | 2020-09-18 | 安徽江淮汽车集团股份有限公司 | 车辆通过性数据评估方法、设备、存储介质及装置 |
-
2021
- 2021-03-12 CN CN202110273183.4A patent/CN112949734B/zh active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1057702A (zh) * | 1991-07-11 | 1992-01-08 | 空军第一研究所 | 记录发动机工作历程的方法和仪器 |
CN102032548A (zh) * | 2010-11-03 | 2011-04-27 | 西安热工研究院有限公司 | 一种基于超温风险指标的锅炉受热面监测方法 |
CN102444885A (zh) * | 2011-12-19 | 2012-05-09 | 上海望特能源科技有限公司 | 避免电站锅炉管系炉内超温爆管的方法 |
CN104931144A (zh) * | 2015-02-06 | 2015-09-23 | 东南大学 | 燃煤电厂输煤皮带温度远程监控*** |
CN108897954A (zh) * | 2018-06-29 | 2018-11-27 | 龙源(北京)风电工程技术有限公司 | 基于BootStrap置信度计算的风电机组温度预警方法及其*** |
CN111475972A (zh) * | 2020-03-03 | 2020-07-31 | 东方电气(广州)重型机器有限公司 | 一种高温疲劳-蠕变交互损伤评估方法、***及存储介质 |
CN111523176A (zh) * | 2020-04-13 | 2020-08-11 | 东风汽车集团有限公司 | 一种乘用车的热害测试工况的构建方法及*** |
CN111680905A (zh) * | 2020-06-01 | 2020-09-18 | 安徽江淮汽车集团股份有限公司 | 车辆通过性数据评估方法、设备、存储介质及装置 |
Non-Patent Citations (7)
Title |
---|
刘增东;: "螺杆冷冻机拖动电机全数字化综合保护***简述", 自动化技术与应用, no. 09, 25 September 2010 (2010-09-25) * |
刘猛;宋希庚;王洪峰;殷玉龙;: "某柴油机活塞热负荷分析", 内燃机与配件, no. 03, 15 February 2017 (2017-02-15) * |
卢文海;刘丽玉;白明远;: "发动机燃气涡轮叶片断裂分析", 失效分析与预防, no. 04, 10 November 2010 (2010-11-10) * |
庞庆勋;: "珠江电厂#1炉再热前屏管壁超温的研究与防治", 科技信息, no. 10, 5 April 2010 (2010-04-05) * |
张志宇;朱能;: "16个高温高湿环境工况等级划分", 中国安全科学学报, no. 05, 15 May 2020 (2020-05-15) * |
王露阳;王良模;邹小俊;谢桃新;张汤;: "基于CFD的某商用车发动机舱的改进设计", 江苏大学学报(自然科学版), no. 05, 10 September 2018 (2018-09-10) * |
陈雨;封云;夏炎;张春霞;蔡帅磊;: "汽车热害识别及解决方法研究", 中国设备工程, no. 11, 5 June 2020 (2020-06-05) * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117074026A (zh) * | 2023-10-12 | 2023-11-17 | 南方电网调峰调频发电有限公司检修试验分公司 | 可变速抽水蓄能发动机的热稳定测试***、方法和设备 |
CN117074026B (zh) * | 2023-10-12 | 2024-03-08 | 南方电网调峰调频发电有限公司检修试验分公司 | 可变速抽水蓄能发动机的热稳定测试***、方法和设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112949734B (zh) | 2024-05-31 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107992401B (zh) | 性能测试评价方法、装置、终端设备及存储介质 | |
CN110287104A (zh) | 测试用例生成方法、装置、终端及计算机可读存储介质 | |
CN112949734B (zh) | 基于温度数据处理的部件热害评估方法、***和存储介质 | |
CN115841046A (zh) | 基于维纳过程的加速退化试验数据处理方法和装置 | |
CN112069716B (zh) | 一种合金零件寿命评估管理方法及*** | |
CN113671408A (zh) | 锂电池的漏电流检测方法及检测装置 | |
CN116955071A (zh) | 故障分类方法、装置、设备及存储介质 | |
CN114355171B (zh) | 一种可重构芯片性能瓶颈检测平台、检测方法及电子设备 | |
JP3234742B2 (ja) | 電子部品の余寿命推定方法及び装置 | |
CN115467752B (zh) | 汽车发动机失火诊断分析的方法、***及计算机存储介质 | |
CN113984833B (zh) | 一种环境温度等效及加速试验方法 | |
CN113159537B (zh) | 电网新技术项目的评估方法、装置和计算机设备 | |
CN116291850B (zh) | 一种内燃机冷却液检测方法、装置、设备及存储介质 | |
CN113821427B (zh) | 一种测试结果的检测方法及装置 | |
CN113704871B (zh) | 车轮弯曲疲劳的确定方法、装置、终端设备及介质 | |
CN116702521B (zh) | 一种自动驾驶场景一致性对比方法、装置及电子设备 | |
WO2022042726A1 (zh) | ***测试方法、装置、设备和存储介质 | |
CN113030558B (zh) | 一种识别数据异常的方法、装置、设备及可读存储介质 | |
US20240193460A1 (en) | Data processing method and data processing apparatus | |
CN111367820B (zh) | 一种测试案例的排序方法及装置 | |
CN115629999A (zh) | 一种断言检测方法及装置 | |
CN114676387A (zh) | 数据统计分析方法、***、可读存储介质及计算机设备 | |
CN115270518A (zh) | 电机寿命评估方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN117472751A (zh) | 一种车辆***功能分析方法、装置、设备及介质 | |
CN118260177A (zh) | 基于多源数据的ai应用性能测定方法、设备及介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |