[发明专利]基于迁移学习-多保真度建模的介观结构件力学性能预测方法在审
| 申请号： | 202011087261.3 | 申请日： | 2020-10-13 |
| 公开（公告）号： | CN112182938A | 公开（公告）日： | 2021-01-05 |
| 发明（设计）人： | 刘钊;李钼石;朱平;凌闻元 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06F30/23 | 分类号： | G06F30/23;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06F119/14 |
| 代理公司： | 上海交达专利事务所 31201 | 代理人： | 王毓理;王锡麟 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种基于迁移学习‑多保真度建模的介观结构件力学性能预测方法，采用包含两个保真度数据集的初始数据库，并基于低保真度数据集对前馈人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)进行初始训练，得到低保真度神经网络；再进行微调(finetune)重训练得到多保真度神经网络；将待预测介观结构件作为此多保真度神经网络输入并预测得到其力学性能。本发明嫩故以较高精度预测介观结构件对应的力学性能，能够融合不同保真度数据进行建模，且相比传统协同克里金法对高保真度数据需求量较少，降低了介观力学性能的预测成本。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 迁移 学习 保真度 建模 结构件 力学性能 预测 方法 | ||
【主权项】：
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