基于超声检测与有限元仿真的CFRP缺陷与性能预测方法

本发明涉及碳纤维增强树脂基复合材料检测领域，具体是基于超声检测与有限元仿真的CFRP缺陷与性能预测方法。通过构建标准试样库与多源数据采集为基础，结合卷积神经网络模型与有限元仿真数据驱动的回归模型，创建了一套从缺陷识别到性能预测的闭环自动化评估体系，有效解决了传统CFRP结构检测与性能评估环节割裂、依赖人工经验、效率低下且精度不足的技术难题。具体而言，方案利用超声扫描信号与预制缺陷参数训练卷积神经网络模型，实现了对内部缺陷深度与面积的智能精准识别，克服了传统超声检测依赖人工判读、一致性差的缺点。