摘要
本发明提供了一种用于复合材料的耐低温性能评估方法,属于材料性能测定技术领域,包括:首先,在低温环境箱中利用温度传感器精确控制试样温度,同时通过高频应变传感器采集数据;随后,采用小波变换对应变信号进行去噪和分解,提取关键低温特征参数。基于深度学习构建性能评估模型,将温度场、应变特征和材料基础参数输入模型,预测低温强度。通过标准试验验证预测结果,计算预测误差并建立误差分布矩阵,采用改进的反向传播算法优化模型。最终,运用模糊综合评判方法,综合考虑强度保持率、应变稳定性等指标,科学评估复合材料的耐低温性能等级。解决了现有方法存在的难以全面反映复合材料在低温环境下的实际力学性能的问题。
技术关键词
复合材料
性能评估方法
深度神经网络模型
高精度数据采集系统
模糊综合评判方法
分布特征
高精度引伸计
经验模态分解方法
高精度温度传感器
电阻应变传感器
动态应变信号
试样表面温度
矩阵
低温环境箱
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