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基于機器學習的固體變形與疲勞斷裂分析 版權信息
- ISBN：9787030794949
- 條形碼：9787030794949 ; 978-7-03-079494-9
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
基于機器學習的固體變形與疲勞斷裂分析 內容簡介
本書共6章，第1章為緒論；第2章為機器學習算法及流程簡介，介紹常用的機器學習算法及其使用流程；第3章為基于機器學習的多尺度塑性力學分析，介紹基于機器學習的分子動力學模擬、離散位錯動力學模擬、晶體塑性有限元模擬和本構建模過程；第4章為基于機器學習的材料斷裂行為研究，介紹機器學習在裂紋源、裂紋擴展行為、斷裂強度和斷裂韌性預測中的應用；第5章為基于機器學習的材料疲勞壽命預測，介紹基于數據驅動和機理驅動的機器學習方法，以及疲勞壽命預測研究方面的進展；第6章為基于機器學習的固體結構分析，介紹機器學習在固體結構變形、疲勞與斷裂行為研究中的應用。
基于機器學習的固體變形與疲勞斷裂分析 目錄
目錄第1章 緒論 11.1 引言 11.2 機器學習簡介 21.3 機器學習在固體力學研究中的應用 41.3.1 多尺度模擬 41.3.2 斷裂行為分析 51.3.3 疲勞壽命預測 51.3.4 結構分析 71.4 章節安排 8參考文獻 8第2章 機器學習算法及流程簡介 132.1 基本算法簡介 132.1.1 基本監督學習算法 132.1.2 神經網絡與深度學習 212.2 機器學習流程 332.2.1 數據準備 332.2.2 模型建立 352.2.3 模型評估 362.3 本章小結 38參考文獻 38第3章 基于機器學習的多尺度塑性力學分析 413.1 基于機器學習的原子模擬 413.1.1 深度學習勢函數的構建 413.1.2 基于深度學習勢探究合金化學有序強化機理 463.2 基于機器學習的離散位錯動力學模擬 483.2.1 基于機器學習的單晶微柱離散位錯動力學模擬 493.2.2 預測結果與討論 513.3 基于機器學習的晶體塑性有限元分析 563.3.1 基于機器學習的晶體塑性參數確定模型 563.3.2 結果與討論 623.4 基于機器學習的本構模型研究 663.4.1 基于機器學習的應變率-溫度耦合本構模型 663.4.2 基于機器學習的屈服面函數構造 703.5 本章小結 73參考文獻 73第4章 基于機器學習的材料斷裂行為研究 764.1 裂紋源預測 764.1.1 鎂合金中晶界損傷形核預測 764.1.2 增材鈦合金的裂紋萌生源辨識 824.2 裂紋擴展行為研究 864.2.1 短裂紋擴展速率預測 864.2.2 裂紋擴展路徑預測 944.3 斷裂強度和斷裂韌性研究 994.3.1 斷裂強度預測 1004.3.2 斷裂韌性預測 1054.4 本章小結 109參考文獻 109第5章 基于機器學習的材料疲勞壽命預測 1115.1 基于神經網絡的多軸疲勞壽命預測 1115.1.1 基于全連接神經網絡的疲勞壽命預測模型 1115.1.2 基于長短期記憶網絡的多軸疲勞壽命預測模型 1145.1.3 預測結果與討論 1165.2 基于自注意力機制的復雜疲勞壽命預測 1205.2.1 自注意力機器學習方法 1205.2.2 預測結果與討論 1245.3 基于機理驅動的機器學習疲勞壽命預測 1315.3.1 機理驅動的機器學習方法 1315.3.2 預測結果與討論 1365.4 基于領域知識引導符號回歸的增材制造金屬疲勞壽命預測 1415.4.1 數據集建立 1425.4.2 領域知識引導的符號回歸模型 1445.4.3 預測結果與討論 1465.5 本章小結 151參考文獻 151第6章 基于機器學習的固體結構分析 1556.1 基于機器學習的固體結構變形分析 1556.1.1 基于機器學習的復合材料工藝誘導變形預測 1556.1.2 基于深度學習的加筋板三維變形預測 1596.1.3 基于機理驅動機器學習的梁屈*預測 1636.2 基于機器學習的工程結構疲勞分析 1686.2.1 基于深度學習的激光粉末床融合AlSi10Mg缺口試樣疲勞壽命預測 1686.2.2 基于隨機森林的薄膜彎*疲勞壽命預測 1726.2.3 基于機器學習的高強度螺栓疲勞壽命分析 1776.3 基于機器學習的工程結構斷裂分析 1816.3.1 基于數字圖像處理和機器學習的混凝土裂紋擴展預測 1826.3.2 基于機器學習的金屬結構疲勞裂紋擴展檢測 1876.3.3 融合機器學習和斷裂力學的鋼結構斷裂自動化評估 1926.4 本章小結 199參考文獻 199
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