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申请/专利权人：北京理工大学
摘要：本申请提供一种热防护材料表面粗糙度预测方法、装置、设备和存储介质，用于计算机视觉技术领域。该方法包括：获取数据集；其中，数据集包括基于热化学烧蚀理论模型和有限体积法模拟三维碳‑碳复合材料表面烧蚀形貌特征所构造的多个二维表面粗糙度样本图像；构建MSCNN‑BiLSTM注意力机制预测模型；将数据集输入MSCNN‑BiLSTM注意力机制预测模型进行迭代训练，获得表面粗糙度预测模型；将待检测图像输入表面粗糙度预测模型，获得表面粗糙度预测结果；其中，待检测图像基于待检测的碳‑碳复合材料获得。本申请的方法，通过MSCNN‑BiLSTM注意力机制预测模型对碳‑碳复合材料的表面粗糙度进行预测，显著提高了热防护材料表面粗糙度预测的准确性和可靠性。
主权项：1.一种热防护材料表面粗糙度预测方法，其特征在于，包括：获取数据集；其中，所述数据集包括基于热化学烧蚀理论模型和有限体积法模拟三维碳-碳复合材料表面烧蚀形貌特征所构造的多个二维表面粗糙度样本图像；基于MSCNN多尺度卷积神经网络和BiLSTM双向长短期记忆网络模型，构建MSCNN-BiLSTM注意力机制预测模型；将所述数据集输入所述MSCNN-BiLSTM注意力机制预测模型进行迭代训练，获得表面粗糙度预测模型；将待检测图像输入所述表面粗糙度预测模型，获得表面粗糙度预测结果；其中，所述待检测图像基于待检测的碳-碳复合材料获得。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 热防护材料表面粗糙度预测方法、装置、设备和存储介质
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