论文摘要
有限元方法存在求解计算复杂、依赖于网格划分和材料本构关系的缺点。为探索有限元法之外的求解方法,可将位移响应求解过程视为一个给定条件的图片生成过程,从而绕过物理方法求解。文章在生成式对抗网络(GAN)的基础上,结合卷积生成式对抗网络(DCGAN)和条件生成式对抗网络(CGAN),提出并训练了一种代替有限元方法直接求得二维平面位移解的深度学习模型,使得生成的位移分布接近于用有限元法所得的位移分布。仿真结果显示,本模型不仅能够得到位移解的大致分布,而且计算耗时也低于有限元法的,验证了通过GAN求解位移响应的可行性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王章骏,许平,王春彭,赵紫亮,蔡隽堃
关键词: 深度学习,生成式对抗网络,有限元法,位移解
来源: 控制与信息技术 2019年06期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑,基础科学
专业: 数学,工业通用技术及设备,自动化技术
单位: 中南大学交通运输工程学院
基金: 国家重点研发计划项目(2016YFB1200505-016),国家自然科学基金(51675537)
分类号: TB115;TP18
DOI: 10.13889/j.issn.2096-5427.2019.06.300
页码: 57-62
总页数: 6
文件大小: 1326K
下载量: 80
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