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公开(公告)号:CN118072888A
公开(公告)日:2024-05-24
申请号:CN202410283589.4
申请日:2024-03-13
Applicant: 浙江大学
IPC: G16C60/00 , G06F30/27 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06F119/14
Abstract: 基于时空自适应图神经网络的多晶体应力场演变预测方法和装置,其方法包含如下步骤:步骤1.构建模拟高温合金应力场数据集;步骤2.构建适配多晶材料的图结构数据;步骤3.构建基于多晶图神经网络的空间自适应模块,构建适配多晶结构的图神经网络,根据晶界特征自适应地聚合晶粒及其邻居节点的信息;步骤4.构建基于多头GRU的时间自适应模块;步骤5.进行应力场演变预测任务。本发明能够在不使用预先选择的特征而仅使用晶粒尺寸、取向等原始特征的情况下高效稳定的进行长期应力场演变预测。
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公开(公告)号:CN118194705A
公开(公告)日:2024-06-14
申请号:CN202410293647.1
申请日:2024-03-14
Applicant: 浙江大学
Abstract: 构建用于多晶材料塑性行为预测的多任务图网络模型框架的方法和装置,其方法包括如下步骤:1)构建多晶微观结构代表性体积元,利用DREAM.3D软件构建数据集;2)CPFFT模拟单轴拉伸下多晶材料塑性变形,使用开源软件DAMASK来模拟每个微观结构的拉伸变形;3)构建多晶材料塑性行为预测数据集;4)预处理多晶材料数据;5)引入图表示学习框架,通过引注意力残差图神经网络实现多晶材料微观图结构中各个节点和边级特征的处理;6)构建多任务图网络框架,经过图神经网络的特征处理,对节点和边的特征进一步学习;7)优化多任务损失,通过求和权重对不同的任务进行优化上的考量;8)进行单轴拉伸下多晶材料塑性行为预测任务。
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