论文摘要
提出了利用深度学习(Deep Learning)方法进行材料行为及其制备加工的设计和预报方法,简述了卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的特点、基本原理,说明了适于组织性能预报CNN模型的建模方法,并确定了合适的激活函数,建立了相应的损失函数模型。以钢板轧后冷却为例,采用不同厚度钢板在不同冷却条件下的温度场的有限元模拟数据,以获得的结果作为训练CNN的样本,训练后的网络模型可以精确地预测出给定冷却条件下钢板的温度。研究表明,利用CNN也可实现较少输入较多输出情况的信息预测,而且利用相对较少的样本数据也可获得比较精确的结果;由此推出,通过对材料及其制备加工过程的一些基本单元创建CNN模型,可实现对新合金材料及其制备加工工艺的智能化设计。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 周志敏
关键词: 深度学习,卷积神经网络,温度场,合金设计
来源: 特种铸造及有色合金 2019年05期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑
专业: 金属学及金属工艺
单位: 东北大学材料科学与工程学院
分类号: TG13
DOI: 10.15980/j.tzzz.2019.05.009
页码: 493-496
总页数: 4
文件大小: 1542K
下载量: 116
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