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利用有限元法和深度学习法从微观结构上预测多孔La0.6Sr0.4Co0.2Fe0.8O3-δ阴极的弹性模量( Predicting elastic modulus of porous La0.6Sr0.4Co0.2Fe0.8O3-δ cathodes from microstructures via FEM and deep learning )
Xuhao Liu Zilin Yan Zheng Zhong
本文建立了一个深度学习加速均匀化框架，直接从多孔材料内部微观结构预测其弹性模量。利用有限元法(FEM)和均匀化理论，从材料的微观结构出发，得到材料的宏观性能。利用有限元方法建立了一个包含各种微观结构和相应弹性特性的大型数据集,通过训练一个深度卷积神经网络(CNN)来捕捉微观结构特征与其宏观弹性特性之间的非线性函数关系。该深度学习模型最终对额外的新样本进行了良好的验证，具有出色的预测性能。这表明CNN深度学习模型可以作为基于FEM的均匀化方法的替代模型，计算时间减少了几个数量级。所提出的深度学习框架对于从微观结构预测各种宏观性质具有高度的可扩展性。
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