[发明专利]用于应力分布预测的复合神经网络架构在审
| 申请号： | 202011448418.0 | 申请日： | 2020-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN112949107A | 公开（公告）日： | 2021-06-11 |
| 发明（设计）人： | E.R.尼科德穆斯;S.雷 | 申请（专利权）人： | 通用汽车环球科技运作有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F30/23 | 分类号： | G06F30/23;G06F30/27;G06N3/04;G06F119/14 |
| 代理公司： | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人： | 许睿峤 |
| 地址： | 美国密*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 用于 应力 分布 预测 复合 神经网络 架构 | ||
1.一种确定结构的应力的方法，包括：
将第一数据集输入第一神经网络；
将第二数据集输入第二神经网络；
组合来自第一神经网络的最后一个隐藏层的数据与来自第二神经网络的最后一个隐藏层的数据；以及
根据组合的数据确定结构的应力。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，组合数据包括组合来自第一神经网络的最后一个隐藏层的第i个神经元的数据与来自第二神经网络的最后一个隐藏层的第i个神经元的数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，组合数据进一步包括标量数学运算和/或矩阵运算中的至少一者。
4.根据权利要求1所述的方法，还包括获得所述结构的应力，将所述应力分成依赖于空间坐标的第一应力分量和依赖于几何形状和载荷的第二应力分量，以及将第一应力分量输入第一神经网络，将第二应力分量输入第二神经网络。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，第一数据集和第二数据集中的一个是图像或视频数据集，第一数据集和第二数据集中的另一个是测量或数值数据集。
6.一种用于确定结构的应力的神经网络架构，包括：
第一神经网络，其被配置为接收所述结构的第一数据集；
第二神经网络，其被配置为接收所述结构的第二数据集；
其中，第一神经网络的最后一个隐藏层的神经元连接到第二神经网络的最后一个隐藏层的神经元，以组合来自各神经元的数据以确定所述结构的应力。
7.根据权利要求6所述的神经网络架构，其中，第一神经网络的最后一个隐藏层的第i个神经元连接到第二神经网络的最后一个隐藏层的第i个神经元。
8.根据权利要求6所述的神经网络架构，其中，第一神经网络的最后一个隐藏层的神经元连接到第二神经网络的最后一个隐藏层的神经元，以实现各神经元数据的标量数学运算和/或矩阵运算。
9.根据权利要求6所述的神经网络架构，其中，所述结构的第一数据集依赖于坐标，并且所述结构的第二数据集依赖于几何形状和载荷。
10.根据权利要求6所述的神经网络架构，其中，第一数据集和第二数据集中的一个是图像或视频数据集，并且第一数据集和第二数据集中的另一个是测量或数值数据集。
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