本文针对齿轮箱故障检测与诊断问题，运用信号处理和神经网络等相关知识，构建了小波变换模型、1D-CNN 模型进行齿轮箱工作状态的分析。综合运用 MATLAB 和 Python 等软件编程求解，通过模型参数调整使 1D-CNN 模型效果趋于最优，最终得到较为准确的诊断结果。对于输入神经网络的数据，进行训练集与测试集的划分以及归一化、编码分类标签等操作便于模型训练。 有问题欢迎私信沟通交流，共同学习！ 参考文献 [1] 李鹏, 孔凡让, 何清波. 齿轮箱状态监测中的振动信号多标度分析[J]. 计算机工程, 2011, 37(14):242-244. [2] 杨永灿, 刘韬, 柳小勤,等. 基于注意力机制的一维卷积神经网络行星齿轮箱故障诊断 [J]. 机械与电子, 2021, 39(10):6. [3] 梁睿君, 冉文丰, 余传粮,等. 基于 CWT-CNN 的齿轮箱运行故障状态识别[J]. 航空动 力学报, 2021, 36(12):9. [4] 吴春志, 江鹏程, 冯辅周,等. 基于一维卷积神经网络的齿轮箱故障诊断[J]. 振动与冲 击, 2018, 37(22):6.

数学建模比赛通用的模板，比赛的时候汇集多个模板总结的实用的数学建模模板，可以直接套用。

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22年美国数学建模比赛题目，中文版

2022美赛C题翻译

美赛2018年评委点评的中文翻译版和英文原版两个pd文件，个人认为参考价值大于优秀论文。 例： This problem required teams to develop several components—current profile models, historical profile evolution and comparisons across states,determination of a “best” state, and energy forecast models—to suggest policy recommendations. Overall, judges valued well-written papers that carefully followed the contest directions. They highly valued papers that presented a cohesive narrative, where each step of the modeling and analysis process clearly built upon previous modeling/analysis steps. 中文翻译 这个问题要求团队开发几个组件，包括当前的概要模型，历史概要的演变和跨州的比较，确定“最佳”状态以及能源预测模型，以提出政策建议。 总体而言，评委们对精心撰写并遵循比赛指导的论文给予了高度评价。 他们高度评价发表了凝聚力叙事的论文，其中建模和分析过程的每个步骤都清楚地建立在先前的建模/分析步骤之上。

2019年美国大学生数学建模竞赛（ICM）E 题获奖论文

2014年研究生数学建模比赛试题，全国研究生数学建模竞赛由教育部学位与研究生教育发展中心（以下简称学位中心）主办，是学位中心主办的“全国研究生创新实践系列活动”主题赛事之一。