[发明专利]基于生成对抗学习的有限元模型代理建模方法有效
| 申请号： | 202010394515.X | 申请日： | 2020-05-11 |
| 公开（公告）号： | CN111695276B | 公开（公告）日： | 2022-11-15 |
| 发明（设计）人： | 王浩 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06F30/23 | 分类号： | G06F30/23;G06F30/27;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 杜静静 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于生成对抗学习的有限元模型代理建模方法，具体步骤为：1)建立待分析结构的初始有限元模型；2)采用空间采样方法生成试验样本集，据此进行编码转换，转换成灰度图；3)采用试验样本训练判别器，提升判别器辨别输入图像真假的能力；4)利用试验样本训练生成器，增强生成器生成的灰度图的精度；5)重复步骤3、4直至生成器和判别器网络的损失函数收敛；6)对生成器输出的灰度图解码，转换为结构模态参数矩阵。本发明以结构特征参数与模态参数作为模型的输入与输出，建立深度人工神经网络的作为代理模型，采用双‑阶段生成对抗学习的方法，然后训练得到高精度的有限元代理模型，从而大幅度加快了有限元模型的修正速度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 生成 对抗 学习 有限元 模型 代理 建模 方法 | ||
【主权项】：
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