检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:于明加 王鑫 Yu Mingjia;Wang Xin(AVIC Xi´an Aircraft Industry Group Company.,Ltd.,Xi´an,Shaanxi 710089,CHN)
机构地区:[1]中航西安飞机工业集团股份有限公司,陕西西安710089
出 处:《模具制造》2025年第5期157-159,共3页Die & Mould Manufacture
摘 要:由于复合材料重量轻、强度高,在飞机结构中的应用迅速扩大,但连接技术成为其广泛应用的瓶颈,铆接作为飞机制造中最常用的连接方式,在复合材料连接中面临独特的挑战。在深度学习的驱动下,铆接技术迎来了创新机遇,对深度学习如何准确预测铆接应力分布、识别潜在损伤、优化铆接参数进行了深入探讨。Due to the light weight and high strength of composite materials,their application in aircraft structures has rapidly expanded.However,connection technology has become a bottleneck for their widespread use.Riveting,as the most commonly used connection method in aircraft manufacturing,faces unique challenges in composite material connections.Driven by deep learning,riveting technology has ushered in innovative opportunities.This research explores in depth how deep learning can accurately predict riveting stress distribution,identify potential damage,and optimize riveting parameters.
分 类 号:V25[一般工业技术—材料科学与工程]
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