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482.
为了改进机器学习方法在力学问题中的应用效果, 并提高该方法的预测精度、计算效率和泛化能力, 需要回答一些基本问题, 包括: (1)如何从数据中系统地学习抽象的力学规律和本构关系? (2)如何将物理原理和机器学习有效地结合在一起? (3)如何提升模型的鲁棒性和泛化能力? (4)如何大幅度地提升复杂力学系统的模拟效率? (5)针对多尺度或高维度的力学系统, 如何构造可靠、高效的降阶模型? (6)如何系统地提升对大型设计空间的快速搜索能力? 围绕上述这些重要的问题, 《力学学报》组织了《机器学习在力学模拟与控制中的应用》这一专题. 由于篇幅限制, 该专题包含了3篇综述论文和7篇研究论文, 从一个侧面反映了国内科研人员在该方向上的一部分最新研究进展, 供读者参考. 相似文献
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新型高分子生物材料——双网络水凝胶不仅保持了传统水凝胶优良的物理性质,而且具有超高的刚度、强度和韧性等优异的力学性能,具有广阔的应用前景.它们在大变形下表现出应力软化、颈缩、应变硬化、损伤各向异性和损伤交叉效应等复杂的非线性力学行为.研究双网络水凝胶的损伤力学十分必要.本文聚焦共价交联型双网络水凝胶,描述了它们在实验中观察到的力学行为以及相应的微观损伤机理,介绍了现有的损伤本构模型,并概括了这些模型的优点与不足,最后对双网络水凝胶的损伤力学研究进行了简明扼要的展望. 相似文献
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本文提出一种基于虚拟共轭线圈(Virtual Coil Concept,VCC)技术和k空间插值鲁棒人工神经网络(Robust Artificial-neural-networks for k-space Interpolation,RAKI)的图像重建方法,用于磁共振多层同时激发成像(Simultaneous Multi-Slice imaging,SMS),该方法能够有效提升重建图像的质量,被命名为VIRGINIA(VIRtual conjuGate coIls Neural-networks InterpolAtion).为了得到更高质量的SMS图像,本文提出的VIRGINIA方法利用磁共振线圈数据的复数共轭对称性质扩展了SMS所获取的多通道数据,并将扩展后的数据用于RAKI网络的训练,利用训练后的网络实现高质量的SMS图像重建.本文将VIRGINIA方法和其他SMS图像重建方法(RAKI和Slice-GRAPPA方法)进行了对比,并采用结构相似指数(Structural Similarity Index,SSIM)、峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)和均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)对不同方法的重建图像进行了量化对比分析.结果显示,在相同的SMS加速倍数下,使用VIRGINIA方法进行重建的图像质量均好于RAKI方法,且远好于传统Slice-GRAPPA方法. 相似文献
485.
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振动特性对于超导磁体的各类工程应用具有重要意义, 螺栓法兰盘连接是超导磁体系统的一种常见的支撑结构类型, 然而螺栓结合面在低温条件下振动特性的相关研究目前尚少见报道. 本研究中设计加工了简化的连接结构, 在室温和液氮温度对其螺栓结合面进行振动特性的测试分析. 接下来, 采用集中质量法进行建模, 并利用振型、 频率与质量矩阵、 刚度矩阵的关系求解了不同螺栓预紧力情况下的刚度矩阵, 得到了系统总刚度和结合面刚度. 使用上述方法对振动测量数据计算发现, 该结构的系统总刚度与结合面刚度都随着预紧力增大而增大, 同时液氮低温条件可使系统总刚度和结合面刚度进一步增大. 相似文献