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申请/专利权人：上海交通大学
摘要：本发明提供一种对于活性复合悬臂梁形变预测方法及系统，包括以下步骤：获取有关复合悬臂梁的数据，并根据所述数据构建训练数据集；构建初步的复合悬臂梁形变预测网络模型；使用所述训练数据集对初步的复合悬臂梁形变预测网络模型进行训练和评估；根据所述训练和评估结果得到复合悬臂梁形变预测网络模型；使用复合悬臂梁形变预测网络模型对待预测的复合悬臂梁的形变进行预测；本发明具有以下有益效果：本发明通过使用神经网络替代有限元仿真进行复合悬臂梁的形变预测，极大的提升了预测效率，而且还通过使用LSTM层代替卷积层进行网络模型的构建，有效的利用了复合悬臂梁本身的连续性带来的数据连续性，不仅提高了预测精度，还降低了运算开销。
主权项：1.一种对于活性复合悬臂梁形变预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取有关复合悬臂梁的数据，并根据所述数据构建训练数据集；构建初步的复合悬臂梁形变预测网络模型；使用所述训练数据集对初步的复合悬臂梁形变预测网络模型进行训练和评估；根据所述训练和评估结果得到复合悬臂梁形变预测网络模型；使用复合悬臂梁形变预测网络模型对待预测的复合悬臂梁的形变进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 一种对于活性复合悬臂梁形变预测方法及系统
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