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申请/专利权人：东南大学
申请日：2023-11-20
公开（公告）日：2024-03-15
公开（公告）号：CN117708493A
主分类号：G06F18/10
分类号：G06F18/10;G06F17/18;G06F8/30;G06F18/213
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.04.02#实质审查的生效;2024.03.15#公开
摘要：本发明属于SHPB实验应力波数据的提取与处理技术领域，具体涉及一种基于python实现SHPB实验应力波提取的方法，本发明使用试验应变仪采集的高频原始数据，运用python中的scipy库和opencv框架对带有高频噪音的高频离散原始数据进行平滑化处理，同时通过对原始数据中的高频噪音点进行统计学处理，计算出高频噪音点的统计学特征，根据目标提取波类型确定相应的边界条件。根据统计学方法找到平滑化曲线的初始特征点，基于扩散算法以相应的边界条件为约束条件扩展出基础波形。最后基于贪心算法，以基础波形扩展的终止点为起点，利用终止点周围的梯度增加值为目标，对基础波形进行扩展或裁剪处理，最后得到准确的应力波形。
主权项：1.一种基于python实现SHPB实验应力波提取的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过python库方法以及框架方法对原始数据进行平滑化处理；原始数据为SHPB装置中各应变片的应变值；S2、确定波形的边界条件；S2-1、通过统计学方法对噪音点进行特征提取确定，确定整个原始波形的噪音点加权平均值；S2-2、根据原始波形的噪音点加权平均值与噪音点的统计特征值，确定波形的边界条件；S3、利用整个波形的点分布特征值，确定应力波形扩展的初始点位；S4、根据扩散算法，由已经确定的应力波形初始点位开始扩散，确定应力波形的基础形状；S5、根据步骤S4中确定的基础形状，在基础波形的边界处根据原始数据的波形梯度数据对基础波形进行扩张或者裁减；其中，步骤S1、S2、S3为同步进行。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于python实现SHPB实验应力波提取的方法
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