车用复合材料层合板在弯曲载荷下损伤行为分析

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通过建立有限元力学模型,预测碳纤维铝合金层合板三点弯曲状态下的力学性能与材料损伤失效状态.基于Hashin失效判据和界面内聚力损伤本构所建立的力学有限元模型,可以实现对碳纤维铝合金层合板三点弯曲力学响应的计算和预测.结果表明,碳纤维铝合金层合板三点弯曲时先后发生纤维损伤、基体损伤以及层间失效现象.通过对比载荷-位移曲线与材料损伤情况,研究不同铺层角度对材料弯曲性能的影响.
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为进一步提高野外环境下麦穗识别的准确率,通过图像目标检测和深度学习方法,进行了小麦麦穗头检测试验.根据小麦的不同来源地分布,对小麦数据集进行StratifiedKFold五折交叉验证.根据密集的小麦植株经常互相遮挡这一特点,对数据集进行mixup增强.采用Efficientdet方法对数据集进行训练.采用加权盒融合算法,对得到的多个目标检测模型的检测结果进行融合来提升精度.评价指标为不同阈值下Iou的平均精度的平均值,最终检测精度为0.732.
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