本发明公开了一种基于深度学习的监测
复合材料弹性模量的方法，其特征是利用深度神经网络，建立导波在复合材料中传播的频散曲线与复合材料弹性模量之间的复杂关系，实现对复合材料弹性常数的精确检测。同时，该方法提出利用一种谱元法改进的半解析有限元法产生训练神经网络的相关数据集，该方法可应用于工业设施、航天设备等，实现复合材料弹性性质的快速超声无损检测。
声明：
“基于深度学习的监测复合材料弹性模量的方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
904
编辑：管理员
来源：北方有色网
咨询细节
