【摘 要】
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数字光弹性法可以通过条纹图案直观地给出变形体的应力场信息,在对复杂结构进行应力分析方面有着广泛的工程实际应用。但是在条纹图案的解调过程中,目前普遍使用的相移法需要获取多幅条纹图、查表法每次实验都需要重新生成标定表并进行逐像素比较、逐步载荷法需要多次调整负载并记录对应的光强数据以及条纹解包裹法中存在的歧义和不一致性。针对以上问题,本文将分析光弹性条纹得到应力分布的过程视为一个逆问题,利用深度卷积神经
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数字光弹性法可以通过条纹图案直观地给出变形体的应力场信息,在对复杂结构进行应力分析方面有着广泛的工程实际应用。但是在条纹图案的解调过程中,目前普遍使用的相移法需要获取多幅条纹图、查表法每次实验都需要重新生成标定表并进行逐像素比较、逐步载荷法需要多次调整负载并记录对应的光强数据以及条纹解包裹法中存在的歧义和不一致性。针对以上问题,本文将分析光弹性条纹得到应力分布的过程视为一个逆问题,利用深度卷积神经网络强大的表示学习能力研究等色条纹和应力分布之间的对应关系,实现单幅光弹性图像到对应应力分布图的准确解调。本文的主要研究内容如下:（1）基于圆偏振光场的光弹性图像数据集。针对光弹性数据样本较少的问题,分析了圆偏振光场的结构和光弹性条纹形成的原理,推导出圆偏振光场下光弹性条纹图案的光强计算公式,然后采用仿真方式合成等色条纹图案和对应的应力分布图,并进行图像增强来扩充数据集的规模,最后获取了少量的真实实验数据用于验证深度学习模型的泛化能力。（2）基于编码-解码卷积神经网络的应力分析模型。针对单张等色条纹图分析应力分布存在的精度较低和计算过程复杂等问题,提出了一种基于编码器-解码器结构的卷积神经网络模型对等色条纹图案进行空间变换以获取对应的应力分布图,设计了一种多损失函数加权的目标函数来加速神经网络的收敛,提升模型恢复应力分布图的准确性。（3）基于物理信息神经网络的应力场恢复模型。针对有监督模型需要大量光弹性图像对进行训练,而带来的应力分布数据获取困难以及模型计算复杂度较高等问题,提出一种融合光弹性物理模型的深度卷积神经网络,通过光弹性数据和物理模型共同驱动的训练方式来降低网络模型对大规模数据的依赖。仿真数据和实验数据上的结果表明:利用基于物理信息神经网络的应力场恢复算法进行单张光弹性图像的应力分布估计可以在减少训练数据量的同时取得更好的性能。
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