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申请/专利权人：天津科技大学
摘要：本发明公开了基于卷积神经网络模型的钝器伤的颅脑最大主应变预测方法，包括以下步骤：步骤1：对钝器打击头部进行有限元仿真；步骤2：提取仿真数据中颅脑的最大主应变；步骤3：提取仿真数据中钝器在全局坐标系下沿X、Y、Z方向的速度曲线；对速度曲线进行裁剪和填充，并将速度曲线映射缩放，得到映射图；所述映射图中包括X轴向速度、Y轴向速度和Z轴向速度；步骤4：构建用于训练与预测钝器打击头部对颅脑最大主应变影响的卷积神经网络；步骤5：将所述映射图及所述颅脑的最大主应变分为作为输入及输出训练所述卷积神经网络，并选取最优模型；步骤6：将所述最优模型用于预测颅脑最大主应变。
主权项：1.一种基于卷积神经网络模型的钝器伤的颅脑最大主应变预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对钝器打击头部进行有限元仿真；步骤2：提取仿真数据中颅脑的最大主应变；步骤3：提取仿真数据中钝器在全局坐标系下沿X、Y、Z方向的速度曲线；对速度曲线进行裁剪和填充，并将速度曲线映射缩放，得到映射图；所述映射图中包括X轴向速度、Y轴向速度和Z轴向速度；步骤4：构建用于训练与预测钝器打击头部对颅脑最大主应变影响的卷积神经网络；步骤5：将所述映射图及所述颅脑的最大主应变分为作为输入及输出训练所述卷积神经网络，并选取最优模型；步骤6：将所述最优模型用于预测颅脑最大主应变。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津科技大学 基于卷积神经网络模型的钝器伤的颅脑最大主应变预测方法及系统
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