基于模拟和深度学习的刨花板力学性能预测分析方法

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基于模拟和深度学习的刨花板力学性能预测分析方法
申请号:CN202411959007
申请日期:2024-12-30
公开号:CN119849249B
公开日期:2025-11-28
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于模拟和深度学习的刨花板力学性能预测分析方法,本方案利用有限元模拟和理论构建单位厚度刨花板各向异性小片层拼接结构的等效单层板力学模型,获得刨花板几何形貌和应力应变分布数据集;进而构建刨花板垂直方向堆叠结构的等效层合板力学模型,获得刨花板结构参数和力学性能数据集。利用数据集分别训练人工智能模型,基于刨花板加工过程中获得的刨花片实时铺装结构,利用训练后的人工智能模型,实现刨花板力学性能的快速智能预测及品质控制。本方案具有操作简易,通用性强,检测效率高,处理精度高,技术成本低,品质控制性强等优点;其对刨花板小片层铺装结构的构效关系分析、力学性能预测、生产在线品控等领域具有重要意义。
技术关键词
预测分析方法 刨花板结构 训练人工智能模型 拼接结构 单层 铺层结构 有限元模拟方法 铺装结构 训练深度学习模型 训练机器学习模型 应力 层合板结构 数据 参数
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