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公开(公告)号：CN118849549B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202410896181.4
申请日：2024-07-05
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明公开了一种含有弹性体层的CFRP‑蜂窝铝三明治结构，包括：在CFRP‑蜂窝铝中的上蒙皮不同铺层的0℃FRP和90℃FRP之间或/和下蒙皮不同铺层的0℃FRP和90℃FRP之间的之间插入弹性体；本发明提供的含有弹性体层的CFRP‑蜂窝铝三明治结构与传统的CFRP/蜂窝铝夹层结构相比，含弹性体CFRP/蜂窝铝夹层结构具有更高的抗冲击能力，尤其是在大冲击能量下的损伤阻抗要有更大的提升；本发明还公开了一种含有弹性体层的CFRP‑蜂窝铝三明治结构的制备方法和性能评价方法，并且采用实验和数值方法比较了冲击性能，从冲击损伤机理和能量分布的角度解释了这种差异和弹性体对于三明治结构冲击损伤机制的影响。
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公开(公告)号：CN118849549A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410896181.4
申请日：2024-07-05
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明公开了一种含有弹性体层的CFRP‑蜂窝铝三明治结构，包括：在CFRP‑蜂窝铝中的上蒙皮不同铺层的0℃FRP和90℃FRP之间或/和下蒙皮不同铺层的0℃FRP和90℃FRP之间的之间插入弹性体；本发明提供的含有弹性体层的CFRP‑蜂窝铝三明治结构与传统的CFRP/蜂窝铝夹层结构相比，含弹性体CFRP/蜂窝铝夹层结构具有更高的抗冲击能力，尤其是在大冲击能量下的损伤阻抗要有更大的提升；本发明还公开了一种含有弹性体层的CFRP‑蜂窝铝三明治结构的制备方法和性能评价方法，并且采用实验和数值方法比较了冲击性能，从冲击损伤机理和能量分布的角度解释了这种差异和弹性体对于三明治结构冲击损伤机制的影响。
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公开(公告)号：CN119152997A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411197495.1
申请日：2024-08-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G16C60/00 , G16C20/70 , G06F30/27 , G06F30/15 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F119/14 , G06F119/02 , G06F113/26
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和损伤图像预测车用CFRP冲击能量的方法，包括：步骤一、建立车用CFRP层合板和冲击锤头仿真模型，进行落锤冲击仿真；步骤二、从仿真结果中获得纤维拉伸损伤图像、纤维压缩损伤图像、机体拉伸损伤图像、机体压缩损伤图像和分层损伤图像，按照不同大小的冲击能量和不同类别的损伤图像，将仿真所得的损伤图像整合处理成对应的数据集；步骤三、将不同类别损伤图像数据集传入多种深度神经网络，并基于多种优化方法进行训练；通过准确率、损失值以及可视化热力图进行对比，分析得出与初始冲击能量关联度最高的损伤图像类别和最优模型。基于深度学习方法针对损伤图像生成对应模型来预测车用初始冲击能量，提高预测效率和精度。
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公开(公告)号：CN119152997B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411197495.1
申请日：2024-08-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G16C60/00 , G16C20/70 , G06F30/27 , G06F30/15 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F119/14 , G06F119/02 , G06F113/26
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和损伤图像预测车用CFRP冲击能量的方法，包括：步骤一、建立车用CFRP层合板和冲击锤头仿真模型，进行落锤冲击仿真；步骤二、从仿真结果中获得纤维拉伸损伤图像、纤维压缩损伤图像、机体拉伸损伤图像、机体压缩损伤图像和分层损伤图像，按照不同大小的冲击能量和不同类别的损伤图像，将仿真所得的损伤图像整合处理成对应的数据集；步骤三、将不同类别损伤图像数据集传入多种深度神经网络，并基于多种优化方法进行训练；通过准确率、损失值以及可视化热力图进行对比，分析得出与初始冲击能量关联度最高的损伤图像类别和最优模型。基于深度学习方法针对损伤图像生成对应模型来预测车用初始冲击能量，提高预测效率和精度。
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