上位机采用QT设计，算法框架模型采用百度飞浆EasyDL。 资料包里包含了上位机源码、可执行文件，模型训练，数据集标注，测试效果，模型发布的教程文档，代码设计思路等。本资料属于拿到即可使用，直接完成项目设计，检测各种驾车状态。

本数据集包含了人疲劳时的一些照片，建议训练时可以把打哈欠张嘴的状态和闭眼的状态作为疲劳标准，以此来进行一个新手练习的小项目。 经过测试发现，由于原数据集中存在图片数据与标注数据不匹配的问题，故我们需要将不匹配的这部分数据删除。 代码参考如下 import os,shutil jpeg = ‘Dataset/dataset/JPEGImages’ jpeg_list = os.listdir(jpeg) anno = ‘Dataset/dataset/Annotations’ anno_list = os.listdir(anno) for pic in jpeg_list: name = pic.split(‘.’)[0] anno_name = name + ‘.xml’ print(anno_name) if anno_name not in anno_list: os.remove(os.path.join(jpeg,pic))

结合工艺方法，研究典型缺陷损伤的修理方法，针对复合材料修补结构应力分布复杂的特点，在剩余强度衰减模型的基础上引入局部应力应变法的分析思想，建立起复合材料修补结构的疲劳寿命预测模型。通过建立修补结构的力学分析模型，在分析了修补结构的危险部位和应力集中的基础上，利用寿命预测模型，分析和讨论补片直径和补片厚度两个修补参数对修补结构疲劳寿命的影响规律。

精神疲劳是许多慢性疾病如心血管疾病、糖尿病和癌症的关键原因，然而又难以量化评估及测量，提出了一种通过智能穿戴设备检测脑力劳动者疲劳程度的工程可行性的方案。为了检测脑力疲劳程度，通过Man-Whitney U检验评估了HRV各项指标在判断精神疲劳状态的统计显著性，并使用随机森林进行特征选择以确定HRV各项指标的重要性。研究发现，最重要的HRV指标分别是NN.mean、PNN50、VLF、LF和TP。最后采用SVM、nave Bayes、KNN和逻辑回归四种机器学习算法对疲劳状态进行识别，实验证明了KNN分类器最为有效，其交叉验证准确率为75.5%和AUC为0.74。

ANSYS Fatigue Module内嵌于DesignSimulation中的疲劳分析模块，可以在DesignSimulation分析的基础上进一步进行产品的疲劳寿命分析。操作界面与风格和DesignSimulation完全一致、易学易用。可进行应力疲劳分析和应变疲劳分析，具有完善的应力修正方法和丰富的结果后处理工具。

用来模拟金属低周疲劳的自定义子程序,适用于ABAQUS用户自定义开发

中国飞机强度研究所王彬文研究员 问题挑战 未来展望 体系现状 疲劳孪生 四个方面

汽车疲劳耐久性试验数据采集与应用疲劳培训PPT课件.ppt

SolidWorks疲劳强度分析COSMOS

分析目前焊接结构的研究状况,采用断裂力学的方法,对焊接结构疲劳性能进行评估,通过求解裂纹前缘应力强度因子,确定裂纹前缘的扩展速率,从而对焊接结构进行裂纹扩展实验。建立焊接结构的疲劳裂纹模型与裂纹前缘的奇异单元模型,实现仿真实验。发现不同的初始裂纹对焊接结构的疲劳寿命有着不同的影响,形状比大的裂纹扩展相对较快;应力强度因子随着裂纹的扩展有逐渐变大的趋势,但是变化逐渐缓慢。