| 专利号 | 2023106604818 | 申请日 | 2023-06-06 | 专利名称 | 一种基于深度学习对CFRP自冲铆接成形过程的预测方法 |
| 授权日 | 2024-01-09 | 专利权人 | 青岛理工大学 | 发明人 | 刘洋;吴庆军;代祎琳 |
| 主分类号 | G06F30/27 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习对CFRP自冲铆接成形过程的预测方法，建立了一种新的深度学习框架，通过向模型中输入冲头行程位移百分比就能够快速预测SPR连接成形过程不同位移百分比下的模型结果，从而得到对应的截面形状，即从输入不同位移百分比预测采用SPR连接从刺入上板到完成铆接过程中碳纤维复合材料的分层与上表面损伤、铝合金的变形以及铆钉所处位置动态变化过程，提高了分析效率，相比于传统的有限元方法，深度学习方法可以避免复杂的物理模型和计算过程，提高预测的准确性和效率。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 新兴软件和新型信息技术服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
