改进的坐标残差网络应用于17-4PH材料蚀后剩余寿命预测研究

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摘要：为解决材料汽蚀损伤后剩余使用寿命预测困难的科学问题，提出了一种融合卷积神经网络技术的寿命预测方法，具体采用残差网络（ResNet）模型，并嵌入坐标注意力机制（CA），通过对模型进行卷积、通道数及下采样方式的优化，构建改进的坐标残差网络（CA-ResNet）模型，以实现对17-4PH材料汽蚀损伤后剩余使用寿命的精确预测。（剩余15057字）

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