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fracture
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极端力学力场中的规划和探索方法
通过第一性原理计算生成的数据，我们开发了一个神经网络力场 NN-F3 来研究断裂，通过预先对应变态空间进行采样和积极学习技术来探索临界键合距离处的过渡态。模拟结果验证了最近的实验发现，并强调在预测极端机械过程中包括从第一性原理计算中获取的电
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8 months ago
简化弹塑性和断裂的神经应力场
我们提出了一种用于弹塑性和断裂的减维模型的混合神经网络和物理框架，并演示了其在不同材料行为模拟中的强大计算效率。
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8 months ago
網裂預測：複合材料中裂紋擴展的預測
提出了一种称为 Crack-Net 的深度学习框架，它通过结合裂纹演化与应力响应之间的关系来预测复合材料的断裂过程。通过在高精度裂纹发展数据集上进行训练，Crack-Net 展示了准确预测给定复合材料设计的裂纹生长模式和应力 - 应变曲线的
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9 months ago
基于 Transformer 和 UNet 的深度学习模型检测道路裂缝
本文通过比较 9 个深度学习模型在道路表面裂缝检测任务中的表现，发现基于 transformer 的模型相对于卷积神经网络更易于训练、准确率更高，但通常表现出更高的内存消耗和低效率，其中 SwinUNet 为最佳模型，结果可为表面裂缝检测提
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a year ago
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