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Muhammad Muzammil Azad1, Atta Ur Rehman Shah2, M N Prabhakar3

  • 1Department of Mechanical, Robotics and Energy Engineering, Dongguk University-Seoul, 30 Pildong-ro 1-gil, Jung-gu, Seoul 04620, Republic of Korea.

PubMed
概括

本研究引入了一种深度学习方法,用于在纤维增强聚合物 (FRP) 中进行自主显微损害评估. 在分类五种故障模式时,EfficientNet实现了97.75%的准确性,为手动分析提供了更快,更一致的替代方案.