| 拓扑图案石墨烯热导率的人工智能预测 |
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| 引用本文： | 安盟,宋福鑫,陈相全,马维刚,张兴. 拓扑图案石墨烯热导率的人工智能预测[J]. 工程热物理学报, 2022, 43(3): 729-733 |
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| 作者姓名： | 安盟 宋福鑫 陈相全 马维刚 张兴 |
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| 作者单位： | 清华大学工程力学系热科学与动力工程教育部重点实验室,北京100091,陕西科技大学机电工程学院,西安710021 |
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| 基金项目： | 陕西省自然科学基金;国家自然科学基金 |
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| 摘 要： | 本文利用深度学习构建卷积神经网络算法,成功实现石墨烯/氮化硼二维异质结构的热导率预测.基于非平衡态分子动力学模拟计算得到不同拓扑图案异质结构的热导率构建机器学习数据库,将不同拓扑图案的异质结构图片和对应的热导率作为训练样本数据,搭建卷积神经网络.此外,详细分析了卷积神经网络中超参数对热导率预测准确性的影响.本研究有助于...
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| 关 键 词： | 深度学习 卷积神经网络 分子动力学模拟 热导率 |
Artificial Intelligence Prediction of Thermal Conductivity of Graphene With Topological Patterns |
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| AN Meng,SONG Fu-Xin,CHEN Xiang-Quan,MA Wei-Gang,ZHANG Xing. Artificial Intelligence Prediction of Thermal Conductivity of Graphene With Topological Patterns[J]. Journal of Engineering Thermophysics, 2022, 43(3): 729-733 |
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| Authors: | AN Meng SONG Fu-Xin CHEN Xiang-Quan MA Wei-Gang ZHANG Xing |
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