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申请/专利权人：同济大学
申请日：2024-04-12
公开（公告）日：2024-05-14
公开（公告）号：CN118032487A
主分类号：G01N3/06
分类号：G01N3/06;G01D21/02;G06F30/27;G06F119/04
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.31#实质审查的生效;2024.05.14#公开
摘要：本发明公开了用于在线监测孔挤压强化板件疲劳损伤的数字孪生系统，包括初始化单元、离线训练单元和在线部署单元，该系统的构建具体包括以下步骤：步骤1：规划监测点位，并基于强化板件的材料信息数据和试验数据建立数值模型，进行系统的初始化操作；步骤2：通过数值模型生成数据库，并利用神经网络进行离线分析训练；步骤3：安装动态应变片至目标板件上进行实时监测，获取实时的局部应变信息，并实时更新模型数据，输出累积损伤结果，完成在线部署和系统构建。通过耦合损伤弹塑性本构方程的数值模型、迁移学习神经网络和卷积神经网络和动态贝叶斯方法，能够在线监测孔挤压板件疲劳损伤，且能够根据监测信息实现系统的自我更新以保证精确度。
主权项：1.用于在线监测孔挤压强化板件疲劳损伤的数字孪生系统，其特征在于，包括初始化单元、离线训练单元和在线部署单元，其中：初始化单元包括疲劳试验模块、力学模型模块和有限元仿真模块；离线训练单元包括神经网络映射模块；在线部署单元包括传感监测模块和贝叶斯参数更新模块。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 用于在线监测孔挤压强化板件疲劳损伤的数字孪生系统
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