本发明涉及一种纤维增强
复合材料结构固化变形预测方法、装置及存储介质，其中方法包括：基于有限元数值仿真法构建样本集，并随机确定铺设角度，得到样本集；对样本集数据进行数据预处理；划分训练集和测试集；建立基于卷积神经网络的结构固化变形预测模型，所述结构固化变形预测模型的输入为铺设角度彩色图像，输出为结构固化变形云图；给定卷积神经网络的初始网络结构参数、超参数和损失函数；基于训练集对结构固化变形预测模型进行回归学习；保存模型；基于测试集对模型的预测效果进行验证。与现有技术相比，本发明能有效、快速的预测连续纤维增强复合材料结构的固化变形，解决了铺层形式多样造成的固化变形预测困难问题。
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“复合材料结构固化变形预测方法、装置及存储介质” 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。
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编辑：管理员
来源：北方有色网
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