本發(fā)明涉及一種基于深度學(xué)習(xí)和損傷圖像預(yù)測車用cfrp沖擊能量的方法，屬于碳纖維復(fù)合材料研究領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

1、碳纖維增強(qiáng)復(fù)合材料(carbon?fiber?reinforced?plastics，簡稱cfrp)憑借高比剛度和比強(qiáng)度、優(yōu)良的疲勞性能和耐腐蝕性等優(yōu)點(diǎn)，在在汽車結(jié)構(gòu)上得到了應(yīng)用。目前復(fù)合材料逐漸應(yīng)用于汽車結(jié)構(gòu)件中，例如汽車座椅、b柱等碰撞安全件。碳纖維增強(qiáng)復(fù)合材料的密度只有16g/cm3，將其應(yīng)用于車身及其他零部件的設(shè)計(jì)可以降低整車質(zhì)量的35％左右，實(shí)現(xiàn)降低燃油消耗的目的，實(shí)現(xiàn)汽車輕量化。同時碳纖維增強(qiáng)復(fù)合材料的主要組成部分是碳纖維絲束和樹脂材料，其化學(xué)性質(zhì)穩(wěn)定，耐久性好，壽命長，疲勞強(qiáng)度高。在安全問題上，碳纖維增強(qiáng)復(fù)合材料的抗拉強(qiáng)度更是普通鋼材的五倍，一般都在3500mpa以上，可以在發(fā)生撞擊的時候吸收掉大量的能量，從而有效提高車輛的被動安全。碳纖維增強(qiáng)復(fù)合材料主要應(yīng)用于汽車車身、內(nèi)外飾、底盤系統(tǒng)、動力系統(tǒng)等，具有很高的震動阻尼，對于提升整車的nvh(噪聲、振動與聲振粗糙度)的貢獻(xiàn)也是非常大的，可以有效地起到減震作用，大幅度地提高了汽車行駛過程中的舒適性。

2、國內(nèi)外等人研究發(fā)現(xiàn)基體開裂是車用cfrp材料最早出現(xiàn)的沖擊損傷，基體的裂紋方向是平行于纖維方向的，而與復(fù)合材料的厚度方向呈一定的角度。隨著沖擊過程的進(jìn)行，基體的裂紋會逐步擴(kuò)散到各層之間的界面，從而引起分層損傷的出現(xiàn)及蔓延。對于車用cfrp層合板而言，纖維的斷裂是最后才出現(xiàn)的沖擊損傷類型。層合板表面與沖擊物體所接觸的區(qū)域，會因?yàn)閷雍习宓慕佑|力以及彎曲載荷引起纖維的壓縮和剪切破壞；而在層合板的背面，產(chǎn)生的拉伸應(yīng)力則會導(dǎo)致層合板發(fā)生局部的纖維拉伸失效。同時，受損部位的纖維會引起局部的應(yīng)力集中，這導(dǎo)致抗壓強(qiáng)度顯著損失。

3、沖擊損傷會大大降低車用cfrp復(fù)合材料的抗壓強(qiáng)度，其復(fù)雜的破壞機(jī)理也會給各個物理參數(shù)的預(yù)測帶來很大的困難。隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展，計(jì)算能力不斷提高，研究人員提出了漸進(jìn)損傷模型來模擬層合板的沖擊和壓縮失效過程，這類研究通常簡化了沖擊損傷，結(jié)果對于邊界條件、失效準(zhǔn)則和其他參數(shù)會更加敏感。研究人員還提出了基于沖擊能量和分層面積預(yù)測cfrp復(fù)合材料層合板力學(xué)性質(zhì)的經(jīng)驗(yàn)公式。經(jīng)驗(yàn)公式的提出可以快速解決工程上的問題，但是誤差可能會很大，一些沖擊損傷上的細(xì)節(jié)，例如各種損傷圖像的形狀和位置，可能會被忽略，影響精確度。因此，基于深度學(xué)習(xí)方法針對損傷圖像生成對應(yīng)的模型來預(yù)測需要的參數(shù)是一個新的可行的發(fā)展方向。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明設(shè)計(jì)開發(fā)了一種基于深度學(xué)習(xí)和損傷圖像預(yù)測車用cfrp沖擊能量的方法，基于深度學(xué)習(xí)方法針對損傷圖像生成對應(yīng)的模型來預(yù)測車用初始沖擊能量，提高預(yù)測效率和精度。

2、本發(fā)明提供的技術(shù)方案為：

3、一種基于深度學(xué)習(xí)和損傷圖像預(yù)測車用cfrp沖擊能量的方法，包括：

4、步驟一、建立車用cfrp層合板和沖擊錘頭仿真模型，進(jìn)行落錘沖擊仿真；

5、步驟二、從仿真結(jié)果中獲得纖維拉伸損傷圖像、纖維壓縮損傷圖像、機(jī)體拉伸損傷圖像、機(jī)體壓縮損傷圖像和分層損傷圖像，按照不同大小的沖擊能量和不同類別的損傷圖像，將仿真所得的損傷圖像整合處理成對應(yīng)的數(shù)據(jù)集；

6、步驟三、將不同類別損傷圖像數(shù)據(jù)集傳入多種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并基于多種優(yōu)化方法進(jìn)行訓(xùn)練；通過準(zhǔn)確率、損失值以及可視化熱力圖進(jìn)行對比，得出與初始沖擊能量關(guān)聯(lián)度最高的損傷圖像類別和最優(yōu)模型，確定車用初始沖擊能量。

7、優(yōu)選的是，

8、所述步驟一中，所述層合板模型為層合板組合而成；

9、其中，奇數(shù)層的排列方式相同，偶數(shù)層的排列方式相同；

10、所述沖擊錘頭的形狀為子彈形。

11、優(yōu)選的是，所述落錘的初始能量，通過動能定理得到：

12、

13、式中，w外為物體的合力做功，v初為物體的初始速度，v末為物體的最后速度，m為物體的總質(zhì)量；

14、落錘質(zhì)量時通過修改落錘的密度參數(shù)間接修改的，公式為：

15、m＝ρv；

16、式中，m為物體的質(zhì)量，ρ為物體的密度，v為物體的體積。

17、優(yōu)選的是，所述步驟二包括：

18、將不同沖擊能量的損傷圖像存入到不同的文件夾中來創(chuàng)建深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練所需要的數(shù)據(jù)集；

19、其中，在數(shù)據(jù)集傳入深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)前，需要對數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，包括：

20、對原始圖像進(jìn)行裁剪、對數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)充及轉(zhuǎn)換、對圖像進(jìn)行隨機(jī)反轉(zhuǎn)或旋轉(zhuǎn)；

21、處理后的數(shù)據(jù)集用來夠在不同沖擊能量下的損傷圖像數(shù)據(jù)集；

22、經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)后，按照7:1.5:1.5的比例，將其劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集。

23、優(yōu)選的是，所述步驟三包括：

24、基于不同的深度學(xué)習(xí)伸進(jìn)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)集進(jìn)行迭代訓(xùn)練；

25、基于分類任務(wù)的分類交叉熵?fù)p失函數(shù)，訓(xùn)練學(xué)習(xí)率為0.001；

26、通過落錘低速沖擊仿真實(shí)驗(yàn)獲得的損失函數(shù)圖像數(shù)據(jù)集按照7:1.5:1.5的比例，用作訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集；

27、以損傷圖像為輸入，初始沖擊能量為輸出進(jìn)行訓(xùn)練；

28、訓(xùn)練過程中采用小批量學(xué)習(xí)方法，當(dāng)損失值趨于穩(wěn)定不再減小，準(zhǔn)確率趨于穩(wěn)定不再上升或模型無法收斂時結(jié)束模型訓(xùn)練；

29、超參數(shù)的值訓(xùn)練迭代過程中，超參數(shù)的值取訓(xùn)練迭代過程中準(zhǔn)確率最高的epoch參數(shù)數(shù)據(jù)；

30、訓(xùn)練和測試過程在每個模型上重復(fù)3次，每次重復(fù)會再重新隨機(jī)分配訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集，取訓(xùn)練最好的那一組模型。

31、優(yōu)選的是，基于resnet50、van、vit三種模型對四種不同的損傷圖像進(jìn)行訓(xùn)練迭代，得到了12種不同的訓(xùn)練方式，再對數(shù)據(jù)集進(jìn)行重新分配訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、和測試集，重復(fù)進(jìn)行這12種訓(xùn)練，重復(fù)三次，預(yù)測結(jié)果取平均；

32、其中，四種不同的損傷圖像分別為：纖維壓縮損傷圖像、纖維拉伸損傷圖像、機(jī)體壓縮損傷圖像、機(jī)體拉伸損傷圖像。

33、優(yōu)選的是，每個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用accuracy來進(jìn)行準(zhǔn)確率計(jì)算，計(jì)算公式為：

34、

35、式中，tp為做出正確的判定，且判定是正確的，fp為做出錯誤的判定，但判定時錯誤的，tn為做出錯誤的判定，但判定時正確的；fn為做出錯誤的判定，但判定時錯誤的。

36、本發(fā)明所述的有益效果：

37、本發(fā)明所述的基于深度學(xué)習(xí)和損傷圖像預(yù)測車用cfrp沖擊能量的方法同現(xiàn)有技術(shù)不同的是通過深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對損傷圖像進(jìn)行學(xué)習(xí)預(yù)測，不需要復(fù)雜的經(jīng)驗(yàn)公式就可以準(zhǔn)確預(yù)測出初始沖擊能量，以提高預(yù)測的效率和精度。

38、本發(fā)明所述的基于深度學(xué)習(xí)和損傷圖像預(yù)測車用cfrp沖擊能量的方法先進(jìn)性在于，本發(fā)明將深度學(xué)習(xí)引入對沖擊能量的預(yù)測當(dāng)中，繞過了經(jīng)驗(yàn)公式，直接通過大量的試驗(yàn)和仿真結(jié)果對模型進(jìn)行訓(xùn)練，從而得到適用于車用cfrp初始沖擊能量預(yù)測的最優(yōu)模型，將損傷圖像提交給訓(xùn)練得到的模型，可以直接準(zhǔn)確高效地預(yù)測出車用cfrp的初始沖擊能量。