Abstract Details
83 / 2021-03-31 20:19:30
预测复合材料力学性能的深度神经网络方法
复合材料,微观结构,力学性能,机器学习方法,深度神经网络
Draft Pending
本文提出了一种基于机器学习的深度学习方法预测具有任意几何形状和空间分布的夹杂的复合材料的有效弹性性能。首先利用有限元法生成的数据集，建立了一种卷积神经网络方法，直接从复合材料的微观结构图像窗口预测其有效杨氏模量和泊松比。通过数值实验，证明了经过训练的神经网络可以有效地提取具有复杂微观结构的复合材料的有效力学性能和其与微观结构之间的精确映射。本研究为大数据驱动材料设计中非均质材料的表征提供了一种新方法。
Important Date
-
Conference Date
May 21
2021
toMay 23
2021
-
Apr 13 2021
Abstract Submission Deadline
-
Apr 30 2021
Abstract Notification of Acceptance
-
Apr 30 2021
Final Paper Deadline
-
Jun 05 2021
Registration deadline
Sponsored By
中国力学学会固体力学专业委员会
Organized By
华中科技大学航空航天学院
工程结构分析与安全评定湖北省重点实验室
《固体力学学报》编辑部
工程结构分析与安全评定湖北省重点实验室
《固体力学学报》编辑部
Contact Information
Previous Conferences
-
2027-01-09 China 西安市(Xi'an)
第五届损伤与断裂力学及其工程应用研讨会 -
2025-10-31 China Wuhan
第四届损伤与断裂力学及其工程应用研讨会 -
2023-11-03 China 合肥市(Hefei)
2023损伤与断裂力学及其工程应用研讨会 -
2016-11-01 China 广州市
损伤与断裂力学及其工程应用研讨会（2016）
