[发明专利]基于深度学习的非接触式磁应力检测装置设计方法在审
| 申请号： | 202310718047.0 | 申请日： | 2023-06-16 |
| 公开（公告）号： | CN116595892A | 公开（公告）日： | 2023-08-15 |
| 发明（设计）人： | 张正明;龚健虎;王敦辉;张成亮 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/0464;G06F119/14 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 徐激波 |
| 地址： | 310000*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于深度学习的非接触式磁应力检测装置设计方法，步骤为：获取多组元磁致伸缩材料的磁学参数及其在应力作用下的磁畴构型或磁力线分布图，建立深度学习数据集；创建深度学习网络架构，设置合适的损失函数和模型性能评估指标；将数据集随机划分为训练集和测试集，分别用于训练优化模型参数和评估模型性能；利用拍摄装置捕获材料在应力作用下的磁畴构型或磁力线分布图，通过训练优化后的深度学习网络实时检测材料所受应力大小，进而完成新型高性能的非接触磁应力检测器件的设计；本发明方法通过深度学习精准迅速地预测出了不同材料磁畴构型所对应的应力大小，相比于人工标定方法，有效地缩短了标定时长，减少了人为主观误差。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 接触 应力 检测 装置 设计 方法 | ||
【主权项】：
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