弯曲强度评估方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本申请涉及显示，特别涉及一种弯曲强度评估方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术：

1、柔性显示技术的快速发展推动了折叠屏、卷曲屏等创新电子设备的商业化进程，而超薄玻璃(ultra-thinglass，utg)因其优异的光学透过率、表面平整度、耐温性和机械强度，成为柔性有机发光二极管(oled)显示器的核心盖板材料。相较于传统聚合物材料，utg在抗划伤性、气体阻隔性和触控灵敏度方面具有显著优势，其厚度通常控制在1.2毫米至0.1毫米之间，通过化学强化工艺可进一步提升弯曲性能。

2、然而，相关技术中多聚焦于utg在单次弯折或短期循环载荷下的断裂行为表征，对材料在长期动态应力作用下的失效机制仍缺乏系统性研究，缺乏全面的统计描述。这导致了对utg长期失效概率的理解不足。

技术实现思路

1、有鉴于此，本申请提供一种弯曲强度评估方法、弯曲强度评估装置、电子设备及非易失性计算机可读存储介质。

2、本申请实施方式的弯曲强度评估方法，包括：

3、获取测试样本的强度测试数据，所述强度测试数据基于所述测试样本经两点弯曲测试得到；

4、通过预设估计算法根据所述强度测试数据求解所述超薄玻璃的概率分布模型的模型参数；

5、根据所述概率分布模型，预测所述超薄玻璃的预测失效概率。

6、在某些实施方式中，根据所述概率分布模型，预测所述超薄玻璃的预测失效概率，包括：

7、获取所述超薄玻璃在显示模组中的弯折形态；

8、通过有限元仿真得到所述超薄玻璃在所述弯折形态下的仿真结果；

9、将所述仿真结果输入至所述概率分布模型中，以得到所述超薄玻璃在所述弯折形态下的预测失效概率。

10、在某些实施方式中，所述弯曲强度评估方法，还包括：

11、获取所述超薄玻璃的实际失效率；

12、根据所述预测失效概率和实际失效率确定所述概率分布模型的精度。

13、在某些实施方式中，所述预设估计算法包括极大似然估计法、最小二乘法和贝叶斯估计法中的至少一种。

14、在某些实施方式中，所述概率分布模型包括weibull分布模型和对数正态分布模型中的一种。

15、在某些实施方式中，获取测试样本的强度测试数据，所述强度测试数据基于所述测试样本经两点弯曲测试得到，包括：

16、将所述测试样本放置与两个平行板之间；

17、控制至少一个所述平行板移动以使得所述测试样本断裂；

18、记录所述测试样本在断裂时所述平行板之间的距离；

19、通过最大拉应力算法根据所述距离计算所述测试样本的强度测试数据。

20、在某些实施方式中，所述最大拉应力算法包括：

21、

22、其中，σ为最大拉应力，e为弹性模量，t为测试样本的厚度。

23、在某些实施方式中，所述平行板的平面度偏差大于或等于-0.1mm，且小于或等于0.1mm；和/或

24、所述平行板之间的平行度偏差＜0.1mm；和/或

25、所述平行板的移动速度＜60mm/s。

26、本申请实施方式的弯曲强度评估装置，包括：

27、获取模块，用于获取测试样本的强度测试数据，所述强度测试数据基于所述测试样本经两点弯曲测试得到；

28、求解模块，用于通过预设估计算法根据所述强度测试数据求解所述超薄玻璃的概率分布模型的模型参数；

29、预测模块，用于根据所述概率分布模型，预测所述超薄玻璃的预测失效概率。本申请实施方式的弯曲强度评估装置，所述电子设备包括多个车轮，所述弯曲强度评估装置包括：

30、本申请实施方式的电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行所述的弯曲强度评估方法。

31、本申请的非易失性计算机可读存储介质，包含计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行所述的弯曲强度评估方法

32、本申请实施方式的弯曲强度评估方法、弯曲强度评估装置、电子设备及可读存储介质中，通过件测试样本经两点弯曲测试得到测试样本的强度测试数据，再通过预设估计算法求解出超薄玻璃的概率分布模型的模型参数，实现了对超薄玻璃的强度测试数据的精准建模，从而根据概率分布模型对超薄玻璃进行失效预测而得到预测失效概率，显著提升了预测失效概率的准确性，为柔性显示器的耐久性设计与寿命预测提供理论支撑。

33、本申请的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。

1.一种超薄玻璃的弯曲强度评估方法，其特征在于，所述弯曲强度评估方法包括：

2.根据权利要求1所述的弯曲强度评估方法，其特征在于，根据所述概率分布模型，预测所述超薄玻璃的预测失效概率，包括：

3.根据权利要求1所述的弯曲强度评估方法，其特征在于，所述弯曲强度评估方法，还包括：

4.根据权利要求1所述的弯曲强度评估方法，其特征在于，所述预设估计算法包括极大似然估计法、最小二乘法和贝叶斯估计法中的至少一种。

5.根据权利要求1所述的弯曲强度评估方法，其特征在于，所述概率分布模型包括weibull分布模型和对数正态分布模型中的一种。

6.根据权利要求1所述的弯曲强度评估方法，其特征在于，获取测试样本的强度测试数据，所述强度测试数据基于所述测试样本经两点弯曲测试得到，包括：

7.根据权利要求6所述的弯曲强度评估方法，其特征在于，所述最大拉应力算法包括：

8.根据权利要求6所述的弯曲强度评估方法，其特征在于，所述平行板的平面度偏差大于或等于-0.1mm，且小于或等于0.1mm；和/或

9.一种超薄玻璃的弯曲强度评估装置，其特征在于，所述弯曲强度评估装置包括：

10.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1-8任一项所述的弯曲强度评估方法。

11.一种包含计算机程序的非易失性计算机可读存储介质，其特征在于，当所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1-8中任一项所述的弯曲强度评估方法。