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申请/专利权人：湖南工程学院
申请日：2024-05-16
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118196542A
主分类号：G06V10/764
分类号：G06V10/764;G06V10/774
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：本发明公开了一种裂纹扩展路径预测方法、设备、存储介质及产品，所述预测方法包括获取不同初始条件下的裂纹扩展图像序列；根据不同初始条件下的裂纹扩展图像序列构建样本数据集；构建路径预测模型且包括特征提取模块、特征融合模块以及特征预测模块；特征提取模块用于对输入数据中的裂纹图像进行特征提取，得到裂纹特征向量；特征融合模块用于对裂纹特征向量、裂纹长度、材料属性和载荷以及上一预测结果进行融合；特征预测模块用于根据融合结果和上一预测结果得到当前预测结果；利用样本数据集对路径预测模型进行训练，得到目标路径预测模型。本发明能够适用于复杂和不断变化的实际应用场景，同时能够实现裂纹扩展路径的实时预测。
主权项：1.一种裂纹扩展路径预测方法，其特征在于，所述预测方法包括以下步骤：获取不同初始条件下的裂纹扩展图像序列；其中，所述初始条件包括材料属性和载荷，所述裂纹扩展图像序列包括裂纹扩展过程中的裂纹图像以及每张裂纹图像中的裂纹长度；根据不同初始条件下的裂纹扩展图像序列构建样本数据集；其中，所述样本数据集中的每个样本包括输入数据和输出数据，所述输入数据包括裂纹图像及其裂纹长度、材料属性和载荷，所述输出数据包括裂纹图像的扩展增量和扩展角度，所述输入数据和输出数据的裂纹图像分别为同一裂纹的当前帧和下一帧；构建路径预测模型，所述路径预测模型包括特征提取模块、特征融合模块以及特征预测模块；所述特征提取模块用于对输入数据中的裂纹图像进行特征提取，得到裂纹特征向量；所述特征融合模块用于对裂纹特征向量、输入数据中的裂纹长度、材料属性和载荷以及所述特征预测模块输出的上一预测结果进行融合；所述特征预测模块用于根据所述特征融合模块输出的融合结果和所述特征预测模块输出的上一预测结果得到当前预测结果；利用所述样本数据集对所述路径预测模型进行训练，得到目标路径预测模型；获取真实裂纹数据，所述真实裂纹数据包括裂纹图像及其裂纹长度、材料属性和载荷；利用所述目标路径预测模型对真实裂纹数据进行预测，得到真实裂纹的路径预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南工程学院 裂纹扩展路径预测方法、设备、存储介质及产品
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