ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ    主管:中国乐凯集团有限公司    主办:北京乐凯科技有限公司

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基于深度学习的钢材拉伸实验数据自动分析方法研究
范　军，敬海军

【摘要】钢材拉伸实验曲线具有强非线性和形态多样性特点，人工分析易出现屈服点被噪声掩盖、上下屈服点定位偏差及局部抖动误判为特征点等问题。 针对该问题，本文提出一种基于深度学习的钢材拉伸实验数据自动分析方法，利用卷积神经网络（ＣＮＮ）完成关键点检测与参数自动计算，实现钢材拉伸实验数据的全流程自动分析。 实验结果表明，所提方法在关键点定位精度、参数计算误差控制及数据处理效率方面均优于传统方法。

【关键字】钢材拉伸实验；深度学习；自动分析
【PDF】


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