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申请/专利权人：集美大学
摘要：本申请提供了一种基于ML的游艇复合材料层合板冲击损伤预测方法及系统。该方法包括：用包括复合材料层合板冲击试验条件以及损伤面积数据的损伤数据集训练自适应学习率BP神经网络、遗传算法BP神经网络和卷积神经网络；将待预测复合材料层合板对应的目标冲击试验条件输入训练得到的自适应学习率BP神经网络、遗传算法BP神经网络和卷积神经网络，分别得到第一预测面积、第二预测面积以及第三预测面积；根据预设的置信度排序融合第一预测面积、第二预测面积和第三预测面积得到目标损伤面积。本申请采用多种神经网络对复合材料层合板低速冲击损伤面积进行融合性预测，突破了传统方法的局限性，损伤面积预测的可靠性和准确性均得到有效提升。
主权项：1.一种基于ML的游艇复合材料层合板冲击损伤预测方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取复合材料层合板的损伤数据集，所述损伤数据集包括：针对所述复合材料层合板的冲击试验条件以及所述冲击试验条件对应的损伤面积数据；S2、以所述冲击试验条件为输入，对应的损伤面积数据为预测标签，在所述损伤数据集上分别训练自适应学习率BP神经网络、遗传算法BP神经网络和卷积神经网络；S3、将待预测的复合材料层合板对应的目标冲击试验条件分别输入训练得到的所述自适应学习率BP神经网络、遗传算法BP神经网络和卷积神经网络，得到自适应学习率BP神经网络输出的第一预测面积、遗传算法BP神经网络输出的第二预测面积以及卷积神经网络输出的第三预测面积；S4、根据预设的置信度排序，融合所述第一预测面积、所述第二预测面积和所述第三预测面积，得到目标损伤面积。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 集美大学 基于ML的游艇复合材料层合板冲击损伤预测方法及系统
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