一种基于神经网络的木塑复合材料静曲强度预测方法

AITNT
正文
推荐专利
一种基于神经网络的木塑复合材料静曲强度预测方法
申请号:CN202510975494
申请日期:2025-07-15
公开号:CN120998360A
公开日期:2025-11-21
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于神经网络的木塑复合材料静曲强度预测方法,包括如下步骤:S1、数据收集;S2、数据预处理;S3、特征提取;从预处理后数据中提取特征,对特征进行降维处理,得到提取后特征;S4、基于提取后特征构建神经网络模型,所述神经网络模型采用多层感知机MLP、卷积神经网络CNN或长短时记忆网络LSTM架构;S5、使用预处理后数据对神经网络模型进行训练,得到训练后模型;S6、对训练后模型进行评估,得到评估结果;S7、根据评估结果对神经网络模型进行优化,得到优化后模型;S8、将待预测木塑复合材料的数据输入至优化后模型中,输出预测结果。本发明提高了预测结果的可靠性,为产品的设计和质量控制提供了更精确的依据。
技术关键词
木塑复合材料 强度预测方法 神经网络模型 蒙特卡洛交叉验证 分子动力学模拟技术 粒子群优化算法 数据实时监测系统 实验室测试数据 重构原始数据 数据清洗算法 微观结构特征 增量学习算法 样本 迁移学习技术 透射电子显微镜 编码器 参数 数据融合算法 传感器校准
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号