基于卷积神经网络模型的钝器伤的颅脑最大主应变预测方法及系统

基于卷积神经网络模型的钝器伤的颅脑最大主应变预测方法及系统

技术类型 : 专利

专利所属地 :中国

公开号 :CN202110817557.4

技术成熟度 :正在研发

转让方式 :技术转让

交易价格:面议

应用领域 : 研究和试验发展

技术领域 :系统仿真与自动化技术

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成果概况
简介
本发明公开了基于卷积神经网络模型的钝器伤的颅脑最大主应变预测方法,包括以下步骤:步骤1:对钝器打击头部进行有限元仿真;步骤2:提取仿真数据中颅脑的最大主应变;步骤3:提取仿真数据中钝器在全局坐标系下沿X、Y、Z方向的速度曲线;对速度曲线进行裁剪和填充,并将速度曲线映射缩放,得到映射图;所述映射图中包括X轴向速度、Y轴向速度和Z轴向速度;步骤4:构建用于训练与预测钝器打击头部对颅脑最大主应变影响的卷积神经网络;步骤5:将所述映射图及所述颅脑的最大主应变分为作为输入及输出训练所述卷积神经网络,并选取最优模型;步骤6:将所述最优模型用于预测颅脑最大主应变。
专利基本信息
专利名称 基于卷积神经网络模型的钝器伤的颅脑最大主应变预测方法及系统
专利状态 实审 公开号 CN202110817557.4
申请号 CN113611423A 专利申请日期 2021-07-20
专利授权日期 0001-01-01 专利权届满日 -
专利所属地 中国 专利类型 发明
发明人 天津科技大学
权利人 李海岩, 李海防, 崔世海, 吕文乐, 贺丽娟
专利摘要 本发明公开了基于卷积神经网络模型的钝器伤的颅脑最大主应变预测方法,包括以下步骤:步骤1:对钝器打击头部进行有限元仿真;步骤2:提取仿真数据中颅脑的最大主应变;步骤3:提取仿真数据中钝器在全局坐标系下沿X、Y、Z方向的速度曲线;对速度曲线进行裁剪和填充,并将速度曲线映射缩放,得到映射图;所述映射图中包括X轴向速度、Y轴向速度和Z轴向速度;步骤4:构建用于训练与预测钝器打击头部对颅脑最大主应变影响的卷积神经网络;步骤5:将所述映射图及所述颅脑的最大主应变分为作为输入及输出训练所述卷积神经网络,并选取最优模型;步骤6:将所述最优模型用于预测颅脑最大主应变。