典型文献
针刺C/C复合材料拉伸强度预测的深度学习模型
文献摘要：
针刺C/C复合材料利用针刺工艺,将炭布和网胎中的面内纤维引入到铺层厚度方向,在增强层间强度的同时,针刺工艺导致针刺C/C复合材料成品中针刺位置的分布具有显著的随机性,即使在针刺密度和针刺深度相同的条件下,针刺C/C复合材料中不同针刺位置的分布,也会对其拉伸强度等力学性能造成很大的影响.利用有限元(FEM)数值模拟的方法,基于一种针刺C/C复合材料的实验数据,通过高通量计算,获得了100000个相同针刺密度、针刺深度和不同针刺位置分布的有限元模型及其对应的拉伸强度,揭示了针刺C/C复合材料中不同针刺位置分布对其拉伸强度影响的细观机理.随后,利用深度学习算法训练了预测模型,可以对任意针刺位置分布所对应的复合材料的拉伸强度进行预测,从而为优化针刺C/C复合材料中针刺位置的分布提供理论工具.
文献关键词：
C/C复合材料;针刺预制体;力学性能;有限元方法;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
成博;弓站朋;邓俊楷;白侠;李艳;张承双
作者机构：
西安交通大学 金属材料强度国家重点实验室,西安 710049;陕西省航天复合材料重点实验室,西安 710025;西安航天复合材料研究所,西安 710025
文献出处：
引用格式：
[1]成博;弓站朋;邓俊楷;白侠;李艳;张承双-.针刺C/C复合材料拉伸强度预测的深度学习模型)[J].固体火箭技术,2022(06):851-859
A类：
B类：
材料拉伸强度,强度预测,深度学习模型,针刺工艺,炭布,铺层厚度,增强层,层间强度,随机性,针刺密度,针刺深度,FEM,高通量计算,位置分布,强度影响,细观,深度学习算法,算法训练,理论工具,针刺预制体,有限元方法
AB值：
0.328127
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