[发明专利]一种基于机器学习的材料抗疲劳优化设计方法有效
| 申请号： | 202010321360.7 | 申请日： | 2020-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN111523268B | 公开（公告）日： | 2021-06-01 |
| 发明（设计）人： | 张宏;王清远;刘永杰;王宠;何超;李浪 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06F30/23 | 分类号： | G06F30/23;G06N20/00;G06F119/04;G06F119/14;G06F111/10 |
| 代理公司： | 成都正华专利代理事务所(普通合伙) 51229 | 代理人： | 陈选中 |
| 地址： | 610064 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种本发明提供的基于机器学习的材料抗疲劳优化设计方法是基于机器学习理论进行数据间相关性与影响关系分析，从数据的角度进行材料抗疲劳与结构设计优化，首先通过设计试验获取机器学习时所需的原始试验数据；然后基于有限元进行试验过程分析获得试验过程的各种详细数据，丰富数据类型和数量；最后基于试验与计算的输入与输出数据类型构建适合抗疲劳设计的机器学习算法，并最终应用到材料抗疲劳设计与结构设计优化中。因此，可以说本发明所提出的方法可以实现材料抗疲劳与结构优化设计的工程应用需要。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 材料 疲劳 优化 设计 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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