互补性尽管机器学习和有限元分析在某些方面存在重叠，但它们各自的优势使得它们能够在实际应用中互为补充：（1）增强物理模型：机器学习可以帮助强化和修正有限元模型，基于已有的FEA结果，训练机器学习模型，使其更好地捕捉复杂的物理现象。（2）优化设计过程：将机器学习与FEA结合，能够加速设计优化过程。通过使用机器学...
图3:常用ML算法展示了一些常用的机器学习算法,包括支持向量机(SVM)、决策树、随机森林、K最近邻(KNN)、K均值聚类、逻辑回归、人工神经网络(ANN)、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。这些算法在FEA中有着广泛的应用,例如SVM用于分类和回归问题,决策树...
然后，机器学习模型可以用于预测新的情况，而不需要进行复杂的有限元模拟。
互补性尽管机器学习和有限元分析在某些方面存在重叠,但它们各自的优势使得它们能够在实际应用中互为补充: (1)增强物理模型: 机器学习可以帮助强化和修正有限元模型,基于已有的FEA结果,训练机器学习模型,使其更好地捕捉复杂的物理现象。 (2)优化设计过程: 将机器学习与FEA结合,能够加速设计优化过程。通过使用机器学习方...
只能是通过有限元模拟将数据结构给机器学习，让机器学习可以预测结构变形，但是这种情况下机器学习还有必要...
在当今数据驱动的时代,机器学习(ML)和深度学习(DL)技术的快速发展正在重塑各行各业,尤其是在工程和科学领域的有限元分析(FEA)中发挥着重要作用。有限元分析被广泛应用于结构力学、流体动力学和热传导等领域,但传统的FEA方法通常面临建模时间长、计算成本高和对结果解释依赖专家的挑战,这促使研究者们积极探索ML和DL在...
近年来,机理与数据的融合计算正快速发展着。机器学习作为数据驱动的计算方法,以其解决高维复杂问题的能力而闻名于世。它在视觉理解、自然语言处理等领域取得了重大突破。与此同时,基于机理的计算方法,如有限元模拟,在现代工业中起着至关重要的作用,广泛应用于飞机、汽车、材料和新能源等行业。
同传统材料机器学习不懂,但这两年干的项目,老板想结合有限元提供一些支持,有限元我是一点不会,但组里有个老师会一点点,让我跟他合作跑一些模拟我真是吐了,计算出来的结果根本不好用啊,我都不敢往文章里放,怕碰到行家给我卡死了,我觉得这些东西起码要入门才能用,不然就把自己坑了,想学就得好好学 来自Androi...
近日,中国科学院力学研究所和北京信息科技大学合作,在构建数据驱动的材料本构模型及有限元结合研究中取得重要进展。该研究在国际上首次提出并实现了基于物理机理驱动的机器学习本构建模与有限元结合的计算方法,并将该计算方法应用于受到广泛关注的锂金属,实现了它在不同温度和变形场景下的力学行为精准描述。
基于机器学习与有限元结合的下肢假肢接受腔生物力学性能快速评价 生物力学性能是评价假肢接受腔的重要依据,采用有限元方法存在建模和计算时间成本高,计算容易出现不收敛等问题.为了在临床实现假肢接受腔设计的快速评估和迭代优化,本... 陈文轩,刘钰莎,王帅,... - 《医用生物力学》 被引量: 0发表: 2021年 基于机器...