【摘 要】
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在深度学习技术的基础上,提出了一种结合深度残差网络和自编码器特征的深度神经网络代理模型;考虑到结构存在空洞或应力集中等局部场量变化急剧的情况,引入了注意力机制来强
【机 构】
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南昌大学建筑工程学院工程力学系 330031南昌
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在深度学习技术的基础上,提出了一种结合深度残差网络和自编码器特征的深度神经网络代理模型;考虑到结构存在空洞或应力集中等局部场量变化急剧的情况,引入了注意力机制来强化深度神经网络对空间局部特征的描述能力.数值算例分析结果表明:在不同设计变量情况下,基于深度神经网络的代理模型不仅计算速度快,处理100个计算样本的耗时不到有限元软件的1.5％,而且能准确预测结构应力、应变等力学场量的大小与分布,平均相对误差小于2.5％,可以满足一般的工程应用要求.
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