| 专利号 | 2024111974951 | 申请日 | 2024-08-29 | 专利名称 | 一种基于深度学习和损伤图像预测车用CFRP冲击能量的方法 |
| 授权日 | 2025-04-08 | 专利权人 | 哈尔滨工业大学(威海) | 发明人 | 李仲玉;袁绍阳;徐杰;王剑锋;杨娜;王兵 |
| 主分类号 | G16C60/00 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习和损伤图像预测车用CFRP冲击能量的方法，包括：步骤一、建立车用CFRP层合板和冲击锤头仿真模型，进行落锤冲击仿真；步骤二、从仿真结果中获得纤维拉伸损伤图像、纤维压缩损伤图像、机体拉伸损伤图像、机体压缩损伤图像和分层损伤图像，按照不同大小的冲击能量和不同类别的损伤图像，将仿真所得的损伤图像整合处理成对应的数据集；步骤三、将不同类别损伤图像数据集传入多种深度神经网络，并基于多种优化方法进行训练；通过准确率、损失值以及可视化热力图进行对比，分析得出与初始冲击能量关联度最高的损伤图像类别和最优模型。基于深度学习方法针对损伤图像生成对应模型来预测车用初始冲击能量，提高预测效率和精度。 | ||||
| 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 | |||||
