[发明专利]双级CNN模型训练方法及系统、损伤区域识别方法及系统在审
| 申请号： | 202310302028.X | 申请日： | 2023-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN116304875A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 吕珊珊;姜明顺;魏钧涛;孙玲玉;张雷;张法业;隋青美;贾磊 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06F18/241 | 分类号： | G06F18/241;G06F18/214;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 王雪 |
| 地址： | 250061 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明属于碳纤维复合材料结构健康监测领域，提供了一种双级CNN模型训练方法及系统、损伤区域识别方法及系统。训练方法包括构建实测模拟损伤样本数据集和数值计算损伤样本数据集；基于实测模拟损伤样本数据集和数值计算损伤样本数据集，构建结构损伤样本数据库；采用结构损伤样本数据库，分别训练第一CNN模型和第二CNN模型，分别得到第一特征矩阵和第二特征矩阵；基于第一特征矩阵和第二特征矩阵的融合矩阵，训练第三CNN模型。在实际应用时，将传感阵列采集的归一化损伤散射信号包络输入到训练好的双级CNN网络预测模型中，即可实现碳纤维复合材料结构损伤区域的快速、精准识别。 | ||
| 搜索关键词： | 双级 cnn 模型 训练 方法 系统 损伤 区域 识别 | ||
【主权项】：
暂无信息
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