基于神经网络的金属材料力学性能测试方法

摘要

本发明提供了一种基于神经网络的金属材料力学性能测试方法，其基于神经网络建立全面考虑不同条件下金属材料的力学行为变化的金属材料物质边界与其力学性能关系模型，以金属材料物质边界形貌图像作为输入，以金属材料在N种力学性能水平上的概率分布作为输出，通过N种力学性能水平与其相应概率进行加权平均得到的值q来表征相应输入金属材料物质边界的力学性能；通过对同一金属材料多处多次采样获得多幅金属材料物质边界形貌图像，并获得其相应多个力学性能表征值[q₀,q₁,…,q_C‑1]，以{q_mean，q_stdv，q_min，q_max|q₀,q₁,…,q_C‑1}来表征待测目标金属材料的整体力学性能。