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公开(公告)号:CN117113557B
公开(公告)日:2024-09-13
申请号:CN202310993016.6
申请日:2023-08-07
IPC: G06F30/17 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/08 , G16C60/00 , G06F113/26 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种复合材料轴管的损伤识别网络的训练方法、应用方法和介质,训练方法包括:采用预设的有限元分析法,分别对多个含有不同位置分层损伤程度的轴管施加弯曲载荷,确定不同损伤情况下的轴管应变信息;将所述轴管应变信息作为训练样本集输入至构建的损伤识别网络,确定预测轴管损伤情况,并根据所述真是损伤情况和所述预测损伤情况确定损失函数,其中所述损伤识别网络为DNN神经网络模型;根据所述损失函数的值调整所述损伤识别网络的参数至满足收敛条件,确定训练完备的损伤识别网络。本发明实现了准确识别和定位复合材料分层损伤的目的。
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公开(公告)号:CN117113557A
公开(公告)日:2023-11-24
申请号:CN202310993016.6
申请日:2023-08-07
IPC: G06F30/17 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/08 , G16C60/00 , G06F113/26 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种复合材料轴管的损伤识别网络的训练方法、应用方法和介质,训练方法包括:采用预设的有限元分析法,分别对多个含有不同位置分层损伤程度的轴管施加弯曲载荷,确定不同损伤情况下的轴管应变信息;将所述轴管应变信息作为训练样本集输入至构建的损伤识别网络,确定预测轴管损伤情况,并根据所述真是损伤情况和所述预测损伤情况确定损失函数,其中所述损伤识别网络为DNN神经网络模型;根据所述损失函数的值调整所述损伤识别网络的参数至满足收敛条件,确定训练完备的损伤识别网络。本发明实现了准确识别和定位复合材料分层损伤的目的。
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