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含裂纹结构剩余承载力及裂纹扩展路径的预测方法

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摘要

本发明公开了一种基于LSTM‑cGAN的含裂纹结构剩余承载力及裂纹扩展路径的预测方法，在训练阶段，首先通过有限元计算或现场实测得到含不同程度裂纹结构的强度及其在加载情况下的裂纹扩展路径，并基于条件生产对抗网络模型和长短时记忆法，同时训练四个深度神经网络包括生成网络G和判断网络D，处理时间序列的LSTM网络以及判断裂纹结构强度的卷积神经网络CNN。训练完成之后，以现场测得的结构裂纹扩展历史输入生成网络G和LSTM网络，得到对应的结构强度及裂纹扩展路径的预测。本发明可以高效地预测含裂纹结构的强度及裂纹扩展路径，将有效实现含裂纹结构的原位无损监测问题。

著录项

  • 公开/公告号CN111209620B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-11-16

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江大学;

    申请/专利号CN201911400482.9

  • 发明设计人 张鹤;徐诚侃;黄海燕;吴金鑫;

    申请日2019-12-30

  • 分类号G06F30/13(20200101);G06F30/23(20200101);G06F30/27(20200101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构33200 杭州求是专利事务所有限公司;

  • 代理人贾玉霞

  • 地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

  • 入库时间 2022-08-23 12:48:27

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