[发明专利]基于神经网络模型和数值模拟的点阵材料参数优化方法有效
| 申请号： | 202010963821.0 | 申请日： | 2020-09-14 |
| 公开（公告）号： | CN114186442B | 公开（公告）日： | 2023-06-16 |
| 发明（设计）人： | 王扬卫;姜炳岳;赵平洛;程兴旺;牛海燕;邹永显 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学;中国人民解放军63963部队 |
| 主分类号： | G16C60/00 | 分类号： | G16C60/00;G06F30/23;G06F30/27;G06F17/16;G06N3/048;G06N3/0499;G06N3/084;G06N3/0985;G06F111/04;G06F111/10;G06F119/14 |
| 代理公司： | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人： | 周蜜;仇蕾安 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于神经网络模型和数值模拟的点阵材料参数优化方法，属于点阵材料结构设计技术领域。所述方法包括：利用随机算法得到点阵材料在特定点阵模式下的多组结构参数，并对结构参数进行三维建模；利用数值模拟方法获得所关注的点阵材料的性能数据；基于神经网络模型搭建预测模型，并对预测模型进行训练；使用参数优化算法，计算出能够使训练好的预测模型输出最优性能的一组或若干组参数。本发明中基于神经网络模型所建立的预测模型，不仅可通过设定期望性能，得到最优的材料结构参数，实现对点阵材料结构参数的优化，获取性能最优的点阵材料结构；还可对点阵材料参数的性能进行预测，大量减少样品制备、试验与模拟的工作量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 模型 数值 模拟 点阵 材料 参数 优化 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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