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傅金龙;崔少清;岑、宋;李晨峰

利用深度神经网络对非均匀微观结构进行统计表征和重建。 （英语） Zbl 1506.74233号

计算。方法应用。机械。工程师。 373，文章ID 113516，38 p.（2021）.
摘要：非均质材料，无论是天然的还是人工的，通常由复杂微观结构中存在的不同成分组成，具有不连续、不规则和层次特征。对于许多非均质材料，如多孔介质和复合材料，微观结构特征对其宏观性能至关重要。本文提出了一种通过深度神经网络（DNN）模型统计表征和重构随机微观结构的新方法，该模型可用于研究微观结构-性能关系。在我们的方法中，假设数字显微结构图像是一个平稳的马尔可夫随机场（MRF），收集覆盖基本形态特征的局部模式来训练DNN模型，然后通过DNN引导的重建过程生成统计等效样本。此外，为了克服与MRF假设相关的短距离限制，开发了一种多级方法来保留异质微观结构的长距离形态特征。已经进行了大量的测试来比较重建的微观结构和目标微观结构的形态特征和物理性质，并且在所有测试情况下都观察到了良好的一致性。该方法高效、准确、通用，尤其适用于具有长距离相关性的2D/3D微观结构的统计重建。

引用于三文件

MSC公司：

74M25型 固体微观力学
74S60系列 应用于固体力学问题的随机和其他概率方法
2017年10月68日 人工神经网络与深度学习

关键词：

非均质材料;随机微观结构;特征化和重构;统计等效性;物理性质

软件：

达奇;TauFactor公司;PRMLT公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Fu}等人，计算。方法应用。机械。工程373，文章ID 113516，38 p.（2021；Zbl 1506.74233）
全文： 内政部 链接

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