[发明专利]一种基于卷积神经网络的颗粒体系宏观应力波动预测方法有效
| 申请号： | 202110547077.0 | 申请日： | 2021-05-19 |
| 公开（公告）号： | CN113361184B | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 马刚;梅江洲;肖海斌;周伟;曹学兴;常晓林 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06F30/25 | 分类号： | G06F30/25;G06F30/27;G06F119/14 |
| 代理公司： | 武汉智权专利代理事务所(特殊普通合伙) 42225 | 代理人： | 牛晶晶 |
| 地址： | 430072*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络的颗粒体系宏观应力波动预测方法，其包括以下步骤：基于颗粒的微观塑性行为和高斯核函数的粗粒化方法，将颗粒体系的微观塑性变形转换成规则的三维体素矩阵；建立以所述三维体素矩阵为输入、颗粒体系的实际宏观应力波动为输出的深度学习数据集；基于所述深度学习数据集训练卷积神经网络，建立颗粒体系的微观行为与宏观响应的定量关系的跨尺度预测模型。本发明涉及的一种基于卷积神经网络的颗粒体系宏观应力波动预测方法，能够建立颗粒体系从颗粒微观塑性行为到宏观力学响应的定量关系，为颗粒物质的宏观应力波动预测和宏微观跨尺度研究提供了一条崭新且有效的途径。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 颗粒 体系 宏观 应力 波动 预测 方法 | ||
【主权项】：
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