【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及碳纤维材料性能检测领域，具体为一种碳纤维耐磨性能检测系统。
技术介绍
1、随着碳纤维材料在航空航天、汽车制造、体育器材等领域的广泛应用，其耐磨性能成为了评估材料质量和使用寿命的关键指标之一，碳纤维因其高强度、轻质化和耐腐蚀等优异特性，在众多高端制造领域中占据重要地位。
2、传统的碳纤维耐磨性能检测方法往往依赖于实际磨损试验，这种方法不仅耗时长、成本高，而且难以全面覆盖各种实际使用工况，此外，实际磨损试验受到试验条件、试验设备以及人为操作多种因素的影响，导致测试结果存在较大的不确定性和局限性，同时，传统方法在处理复杂多变的工况参数时显得力不从心，无法准确模拟和预测碳纤维材料在不同环境下的耐磨性能。
3、综上所述，传统碳纤维耐磨性能检测方法存在耗时长、成本高、测试结果不确定以及难以模拟复杂工况等缺点，为了克服这些不足，提高碳纤维耐磨性能检测的效率和准确性，因此，开发了一种碳纤维耐磨性能检测系统显得尤为重要。
技术实现思路
1、本专利技术的目的就是为了弥补现...
【技术保护点】
1.一种碳纤维耐磨性能检测系统，其特征在于，该系统包括以下组成部分：数据采集与模型构建模块、工况模拟与仿真计算模块、分析预测与方案优化模块和交互与可视化模块以及系统控制与管理模块；
2.根据权利要求1所述的一种碳纤维耐磨性能检测系统，其特征在于，所述数据采集与模型构建模块在采集微观结构图像数据时，采用超分辨率图像重建算法结合深度学习的特征提取方法，超分辨率图像重建算法基于生成对抗网络进行改进，生成器网络采用多层卷积神经网络结构，输入低分辨率图像，通过卷积层、反卷积层逐步提升图像分辨率，在卷积层中引入注意力机制，判别器网络用于区分重建图像和真实高分辨率图像，...
【技术特征摘要】
1.一种碳纤维耐磨性能检测系统，其特征在于，该系统包括以下组成部分：数据采集与模型构建模块、工况模拟与仿真计算模块、分析预测与方案优化模块和交互与可视化模块以及系统控制与管理模块；
2.根据权利要求1所述的一种碳纤维耐磨性能检测系统，其特征在于，所述数据采集与模型构建模块在采集微观结构图像数据时，采用超分辨率图像重建算法结合深度学习的特征提取方法，超分辨率图像重建算法基于生成对抗网络进行改进，生成器网络采用多层卷积神经网络结构，输入低分辨率图像，通过卷积层、反卷积层逐步提升图像分辨率，在卷积层中引入注意力机制，判别器网络用于区分重建图像和真实高分辨率图像，通过对抗训练不断优化生成器网络，然后利用深度学习模型，改进的u-net网络，对高分辨率图像进行特征提取，提取纤维直径、孔隙率、界面结合状态特征参数。
3.根据权利要求1所述的一种碳纤维耐磨性能检测系统，其特征在于，所述数据采集与模型构建模块在构建数字孪生模型时，采用改进的多尺度建模算法，该算法基于分形几何理论，将碳纤维材料结构划分为宏观、细观、微观三个尺度，在宏观尺度，通过采集的力学性能参数，利用公式计算宏观弹性模量：
4.根据权利要求1所述的一种碳纤维耐磨性能检测系统，其特征在于，所述工况模拟与仿真计算模块在仿真计算时，运用基于混沌优化的有限元-分子动力学耦合算法，在有限元分析阶段，对于碳纤维结构的整体力学响应计算，引入混沌变量c对网格划分进行优化，网格密度调节公式为：
5.根据权利要求1所述的一种碳纤维耐磨性能检测系统，其特征在于，所述工况模拟与仿真计算模块在设置环境工况参数时，采用基于贝叶斯优化的多参数协同调节算法，该算法以碳纤维在实际应用中的环境数据为基础，构建先验概率模型，对于环境温湿度、腐蚀性气体浓度多个工况参数，通过贝叶斯公式计算后验概率：
【专利技术属性】
技术研发人员：张然，王哲，于景帅，祝春强，
申请(专利权)人：中复碳芯电缆科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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