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一种基于神经网络的裂纹扩展物理量预测方法

发明专利未知
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10权利要求 · 2 独立
§ Ⅰ

卷宗概要

发明人

高山; 王滨; 李玉刚; 乔东生; 任修迪

申请日

Jun 4, 2026

公开日

Oct 20, 2026

IPC 分类

G06F 30/23 (2020.01)G06F 30/27 (2020.01)G06F 18/241 (2023.01)G06F 18/15 (2023.01)G06N 3/0464 (2023.01)G06N 3/09 (2023.01)G06N 3/082 (2023.01)G06N 3/084 (2023.01)G06F 119/14 (2020.01)

本发明公开了一种基于神经网络的裂纹扩展物理量预测方法。该方法建立含裂纹构件的扩展有限元模型,获得裂纹图像、裂纹最大张口位移及应力强度因子样本数据;对于未发生转角扩展的裂纹,建立裂纹最大张口位移与Ⅰ型、Ⅱ型应力强度因子的对应关系,并通过卷积神经网络识别裂纹图像中的最大张口位移以换算应力强度因子;对于发生转角扩展或复杂载荷作用下的裂纹,构建全连接神经网络,根据裂纹几何参数、载荷参数、扩展过程参数和裂纹端部类型预测应力强度因子。本发明能够提高裂纹扩展物理量预测效率,为工程结构裂纹扩展状态评价提供依据。

§ Ⅵ

专利附图

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