【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于材料检测，尤其涉及一种uhmwpe纤维增强材料超高速撞击损伤的定量识别方法。
技术介绍
1、uhmwpe(超高分子量聚乙烯)纤维增强材料以其优异的性能，如高抗冲击性、高耐磨性和低摩擦系数等，在航空航天、军事防护等领域得到广泛应用。然而，在超高速撞击下，该材料也可能产生损伤，对结构的完整性和安全性产生威胁。因此，开发一种有效的超高速撞击损伤定量识别方法对于确保uhmwpe纤维增强材料结构的安全至关重要。但是在损伤识别中内部缺陷可通过超声波检测、x射线检测、磁粉检测、工业ct、声发射检测等方法进行检测，但是上述方法均存在普遍性不足、设备成本高或检测精度低的缺点，导致最终的定量的损伤程度检测结果成本较高或准确性不足。所以亟需一种能够减低成本并提升损伤程度检测结果的损伤程度识别方法。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术提出了一种uhmwpe纤维增强材料超高速撞击损伤的定量识别方法，以解决上述现有技术存在的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种uhmwpe纤维增强材料超高速撞击损伤的定量识别方法，包括：
3、对uhmwpe纤维增强材料进行超高速撞击试验，采集试验后的超声检测信号及外观数据；
4、构建并训练深度学习模型，其中所述深度学习模型的输出为损伤的uhmwpe纤维增强材料的切面矩阵；
5、获取训练好的深度学习模型迭代生成的切面矩阵，根据所述超声检测信号对切面矩阵进行判断筛选，生成损伤切面图像，根据损伤切
6、可选的，对uhmwpe纤维增强材料进行超高速撞击试验的过程包括：
7、对uhmwpe纤维增强材料进行外观检查，并在检查后，进行静止放置，将所述uhmwpe纤维增强材料固定在超高速撞击试验机中进行超高速撞击试验，试验后，通过超声检测信号和3d扫描仪获取超声检测信号及外观数据。
8、可选的，其中深度学习模型采用变分自编码器，其中所述变分自编码器采用卷积神经网络架构。
9、可选的，所述变分自编码器包括编码器及解码器，其中所述解码器的输出为损伤的uhmwpe纤维增强材料的切面矩阵，输入为隐空间中的隐参数。
10、可选的，对所述深度学习模型进行训练过程包括：
11、获取x射线检测、工业ct检测方法对uhmwpe纤维增强材料的历史检测数据，根据所述历史检测数据，生成对应的历史损伤三维模型，对所述历史损伤三维模型进行切片，生成训练集；通过训练集对所述深度学习模型进行训练，得到训练好的深度学习模型。
12、可选的，损伤切面图像的获取过程包括：
13、对所述隐参数进行迭代调整，通过训练好的解码器对迭代过程中的隐参数进行处理，生成迭代过程中的切面矩阵；
14、根据所述超声检测信号，生成初始损伤三维模型，对所述初始损伤三维模型进行切片，生成初始切面图像；
15、将所述迭代过程中的切面矩阵转换为迭代切面图像，根据初始切面图像对迭代切面图像进行判断筛选，得到损伤切面图像。
16、可选的，对所述损伤三维模型进行定量识别的过程包括：
17、根据外观数据统计得到表面损伤区域，根据损伤三维模型统计得到内部损伤区域，对所述表面损伤区域及内部损伤区域占uhmwpe纤维增强材料的比例进行加权和计算，得到uhmwpe纤维增强材料的损伤程度。
18、可选的，通过优化算法生成损伤切面图像，其中，根据隐参数作为初始种群，置目标函数、适应度及种群更新方法，其中目标函数为解码器生成的切面图像与超声切面图像对应特征区域的每个像素的差值的求和最小化，适应度为目标函数的倒数；根据目标函数、适应度及种群更新方法，通过优化算法进行寻优，直到达到最大迭代次数或目标函数符合一定要求内，得到损伤界切面图像。
19、可选的，初始切面图像的生成过程还包括，将超声检测方法替换为声发射检测或磁粉检测、根据替换后的方法，生成检测信号，根据检测信号生成切面图像。
20、与现有技术相比，本专利技术具有如下优点和技术效果：
21、通过上述技术方案，本专利技术通过高精度的训练数据对深度学习模型进行训练，其深度学习模型能够生成与训练数据相同精度的数据，同时通过低精度的检测方法获取检测数据，通过检测数据选择与之相近的深度学习模型所生成所述高精度数据，根据高精度数据构建三维损伤模型，对三维损伤模型进行定量损伤计算，得到最终的损伤定量识别数据。本专利技术通过深度学习模型替代成本高精度高的设备，并通过低精度的检测方法检测当前的uhmwpe纤维增强材料试件的检测数据，通过深度学习模型根据低精度的检测数据，转换为能够表征微小或者细节损伤的高精度的检测数据，以此建立的损伤三维模型，其对于内部损伤表现更为准确，对于最终的损伤定量识别结果计算更加准确，同时仅使用低成本的设备即可完成检测识别，减少了高成本设备的使用，具有较强的实用性。
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1.一种UHMWPE纤维增强材料超高速撞击损伤的定量识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，
【技术特征摘要】
1.一种uhmwpe纤维增强材料超高速撞击损伤的定量识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
5...
【专利技术属性】
技术研发人员：瞿才新，张建勋，卫佳佳，周红涛，
申请(专利权)人：盐城工业职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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