基于神经网络的复合材料层合板低速冲击损伤面积预测方法

目前,复合材料层合板在船舶领域得到广泛应用,但在其遭受低速冲击时,传统试验和有限元方法无法真实、有效地描绘实际损伤情况。为此,结合低速冲击实验结果和超声水浸扫描结果,建立了BPNN、CNN的等效冲击损伤预测模型,以快速预测复合材料层合板在冲击过程中的损伤情况。在使用试验样本数据模型进行训练后,其能够高效准确预测复合材料层合板损伤面积。该方法简单实用,可以推广使用。