基于循环深度学习模型的复合材料氢储罐失效预测

摘要整理

复合材料氢储罐在高压储存和运输过程中面临复杂的失效机制，包括基体开裂、纤维断裂、分层等多种损伤模式。本研究采用循环深度学习（RNN）模型，特别是长短期记忆网络（LSTM），建立了复合材料氢储罐的失效预测框架。通过收集储罐在不同工作压力、温度循环和充放氢周期条件下的多传感器监测数据，训练模型学习储罐结构健康状态的时间序列特征。研究对比了LSTM、门控循环单元（GRU）等多种循环神经网络架构的预测性能。结果表明，优化后的LSTM模型在储罐失效预测中的准确率达到92%以上，能够提前识别储罐的早期损伤迹象，为储罐的状态监测和预防性维护提供技术支撑。该方法有效整合了复合材料损伤演化的非线性特征和传感器数据的时间依赖性，为氢能储运系统的安全性评估提供了新的技术途径。

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