公开(公告)号：CN118296724A

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410312017.4

申请日：2024-03-19

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 祝连庆 ,  吴煜晗 ,  于明鑫 ,  庄炜 ,  张旭 ,  张钰民

IPC: G06F30/15 ,  G06F30/27 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06F17/18 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明涉及实验流程设计、数据处理分析技术领域，公开了一种基于深度学习的飞机机翼疲劳寿命状态评估方法，包括以下步骤：基于GB/T3075‑2021设计飞机机翼实验件，并通过仿真分析实验件应力集中点；封装光纤光栅传感器，将实验件试验段打磨光滑后贴放于应力集中点处；在完成对MTS机的同轴校验等标定实验后，基于GB/T3075‑2021设定应力比为0.1，峰值应力为350MPa的疲劳拉伸试验；实验过程中，使用光纤光栅解调仪以1000HZ的频率进行采集应力数据，并且记录不同裂纹状态出现时的应力循环次数。通过利用深度学习模型，以及改进的因果卷积网络和自注意力机制，解决了传统的疲劳寿命评估方法依赖大量的实验数据和经验公式，无法实现对飞机机翼疲劳寿命的实时监测和评估的问题。