| 注册
首页|期刊导航|航空科学技术|基于超声导波和混合深度学习的开孔板疲劳裂纹扩展识别

基于超声导波和混合深度学习的开孔板疲劳裂纹扩展识别

逄清心 邓德双 程丛志 武文华 杨雷

航空科学技术2025,Vol.36Issue(9):P.44-51,8.
航空科学技术2025,Vol.36Issue(9):P.44-51,8.DOI:10.19452/j.issn1007-5453.2025.09.006

基于超声导波和混合深度学习的开孔板疲劳裂纹扩展识别

逄清心 1邓德双 1程丛志 1武文华 1杨雷1

作者信息

  • 1. 大连理工大学工业装备结构分析优化与CAE软件全国重点实验室,辽宁大连116024
  • 折叠

摘要

关键词

超声导波/深度学习/卷积神经网络/双向长短期记忆网络/裂纹扩展

引用本文复制引用

逄清心,邓德双,程丛志,武文华,杨雷..基于超声导波和混合深度学习的开孔板疲劳裂纹扩展识别[J].航空科学技术,2025,36(9):P.44-51,8.

基金项目

航空科学基金(2022Z061063001,20240009063001)。 (2022Z061063001,20240009063001)

航空科学技术

1007-5453

访问量0
|
下载量0
段落导航相关论文