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申请/专利权人：中国民航大学
摘要：本发明公开了一种基于U‑net神经网络模型的CFRP损伤检测方法，涉及电学层析成像领域，包括以下步骤：测量CFRP层压板的边界电压；建立GRU网络预处理模块，通过GRU网络预处理模块处理边界测量电压获取CFRP损伤预处理图像；构建真实损伤分布的图像标签数据集；建立U‑net网络预处理模块，通过U‑net网络特征提取模块训练预处理图像和真实损伤分布图像之间的非线性关系，从而得到CFRP损伤检测模型；根据所述的CFRP损伤检测模型来预测损伤的位置和大小。本发明基于U‑net神经网络的CFRP损伤检测模型，相比传统的检测算法，可提高损伤检测的准确性，快速性。
主权项：1.一种基于U-net神经网络模型的CFRP损伤检测方法，其特征在于，包括以下步骤：A.测量碳纤维复合板场域的边界电压，具体包括：A1.将16个铜质电极均匀分布在被测场域的四周，通过电流源施加激励电流，通过相邻激励和相邻测量的方式获取边界测量电压数据；A2.将边界测量电压作为训练样本的输入和真实分布图像作为训练样本的输出，输入GRU网络预处理模块，得到预处理图像；B.建立GRU网络预处理模块，通过GRU网络预处理模块处理边界测量电压获取CFRP损伤预处理图像；C.构建真实损伤分布的图像标签数据集，将真实损伤标记为待检测目标，碳纤维复合层压板作为检测背景；D.建立U-net网络特征提取模块，通过U-net网络特征提取模块训练预处理图像和真实损伤图像标签之间的非线性关系，得到CFRP损伤检测模型；E.根据得到的CFRP损伤检测模型对预处理图像损伤进行损伤预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国民航大学 基于U-net神经网络模型的CFRP损伤检测方法
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