[发明专利]一种基于深度学习的疲劳裂纹扩展速率测试方法及装置有效
| 申请号： | 202210774131.X | 申请日： | 2022-07-01 |
| 公开（公告）号： | CN114894642B | 公开（公告）日： | 2023-03-14 |
| 发明（设计）人： | 龙湘云;姜潮;余萌晨 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G01N3/32 | 分类号： | G01N3/32;G01N21/88 |
| 代理公司： | 北京律谱知识产权代理有限公司 11457 | 代理人： | 黄云铎 |
| 地址： | 410082 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于深度学习的疲劳裂纹扩展速率测试装置和方法，包括一种双尺度快速‑区域卷积神经网络以准确度量裂纹长度，克服了传统柔度法、电位法难以适应于非标准试样的缺点，可用于任意几何尺寸的非标准试件裂纹扩展长度追踪。该方法首先通过相机采集不同尺度的裂纹数据集；其次，利用Faster‑RCNN对裂纹数据集进行训练；再次，构建全局和局部双尺度快速卷积神经网络，预测整个载荷循环周次下的裂纹长度；最后，融合断裂力学获取疲劳裂纹扩展速率与裂纹尖端应力强度因子的关系。本发明可实现对任意几何尺寸的非标准试件裂纹长度度量和扩展速率测试，对疲劳裂纹扩展试验过程中的裂纹长度进行实时自动化测量，并对裂纹扩展速率进行测试。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 疲劳 裂纹 扩展 速率 测试 方法 装置 | ||
【主权项】：
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