本發明涉及一種纖維增強復合材料結構固化變形預測方法、裝置及存儲介質,其中方法包括:基于有限元數值仿真法構建樣本集,并隨機確定鋪設角度,得到樣本集;對樣本集數據進行數據預處理;劃分訓練集和測試集;建立基于卷積神經網絡的結構固化變形預測模型,所述結構固化變形預測模型的輸入為鋪設角度彩色圖像,輸出為結構固化變形云圖;給定卷積神經網絡的初始網絡結構參數、超參數和損失函數;基于訓練集對結構固化變形預測模型進行回歸學習;保存模型;基于測試集對模型的預測效果進行驗證。與現有技術相比,本發明能有效、快速的預測連續纖維增強復合材料結構的固化變形,解決了鋪層形式多樣造成的固化變形預測困難問題。
聲明:
“復合材料結構固化變形預測方法、裝置及存儲介質” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)