本发明公开了一种
复合材料弯板缺陷识别方法、系统及可读存储介质,属于复合材料结构损伤检测技术领域,识别方法包括以下步骤:制作复合材料弯板试样;采集复合材料弯板试样折弯处的健康区域以及缺陷处区域的超声导波信号,并对健康区域和缺陷区域的超声导波信号分别给定标签;将超声导波信号转化为对应的时频图像;基于时频图像,构建卷积神经网络模型;步骤五:对卷积神经网络模型进行训练,获得复合材料弯板缺陷识别模型;步骤六:将待测复合材料弯板的超声导波信号对应的时频图像输入至复合材料弯板缺陷识别模型,对复合材料弯板折弯处缺陷进行识别。该方法基于机器学习与超声导波技术,能够对复合材料弯板折弯区域的缺陷进行快速准确地识别。
声明:
“复合材料弯板缺陷识别方法、系统及可读存储介质” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
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