TRIZ--揭示了创造发明的内在规律和原理

TRIZ是一种创新问题解决方法,能够显著提升新产品开发效率,缩短上市时间,并增加高质量专利的数量。据说使用该理论可以在15分钟内解决问题,效果等同于花费百年时间获得灵感。

TRIZ--揭示了创造发明的内在规律和原理

“你可以花一百年的时间来获得灵感,也可以利用这些原理在十五分钟之内解决问题”。


一句多么有诱惑力的一句话,促使我去了解triz,当略微了解之后,觉得更加震惊了,因为据称运用这种理论,可以

1. 使新产品开发过程缩短50% 新产品上市时间(Time To Market);

2. 提升60%~70%的新产品开发效率;

3. 增加80%~100%的专利数量并提高专利的质量。

由于今天才了解triz,也是由于triz的博大精深,网上流传的也是那几篇抄来抄去的文章或许让我们有所了解,但是并没有让我拥有可以评头论足的资格,这里只是简单提出triz理论,有兴趣的朋友可以想办法去了解,尤其是学习计算机相关专业的童鞋。

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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