力学论文_基于深度强化学习算法的颗粒材料应 - 现代国际关系杂志社投稿_期刊论文发表|版面费|电话|编辑部|论文发表- 现代国际关系

一、来稿必须是作者独立取得的原创性学术研究成果，来稿的文字复制比（相似度或重复率）必须低于用稿标准，引用部分文字的要在参考文献中注明；署名和作者单位无误，未曾以任何形式用任何文种在国内外公开发表过；未一稿多投。二、来稿除文中特别加以标注和致谢之外，不侵犯任何版权或损害第三方的任何其他权利。如果20天后未收到本刊的录用通知，可自行处理(双方另有约定的除外)。三、来稿经审阅通过，编辑部会将修改意见反馈给您，您应在收到通知7天内提交修改稿。作者享有引用和复制该文的权利及著作权法的其它权利。四、一般来说，4500字（电脑WORD统计，图表另计）以下的文章，不能说清问题，很难保证学术质量，本刊恕不受理。五、论文格式及要素：标题、作者、工作单位全称(院系处室)、摘要、关键词、正文、注释、参考文献(遵从国家标准：GB\T7714-2005，点击查看参考文献格式示例)、作者简介(100字内)、联系方式(通信地址、邮编、电话、电子信箱)。六、处理流程：（1）通过电子邮件将稿件发到我刊唯一投稿信箱（2）我刊初审周期为2－3个工作日，请在投稿3天后查看您的邮箱，收阅我们的审稿回复或用稿通知；若30天内没有收到我们的回复，稿件可自行处理。（3）按用稿通知上的要求办理相关手续后，稿件将进入出版程序。（4）杂志出刊后，我们会按照您提供的地址免费奉寄样刊。七、凡向文教资料杂志社投稿者均被视为接受如下声明：（1）稿件必须是作者本人独立完成的，属原创作品（包括翻译），杜绝抄袭行为，严禁学术腐败现象，严格学术不端检测，如发现系抄袭作品并由此引起的一切责任均由作者本人承担，本刊不承担任何民事连带责任。（2）本刊发表的所有文章，除另有说明外，只代表作者本人的观点，不代表本刊观点。由此引发的任何纠纷和争议本刊不受任何牵连。（3）本刊拥有自主编辑权，但仅限于不违背作者原意的技术性调整。如必须进行重大改动的，编辑部有义务告知作者，或由作者授权编辑修改，或提出意见由作者自己修改。（4）作品在《文教资料》发表后，作者同意其电子版同时发布在文教资料杂志社官方网上。（5）作者同意将其拥有的对其论文的汇编权、翻译权、印刷版和电子版的复制权、网络传播权、发行权等权利在世界范围内无限期转让给《文教资料》杂志社。本刊在与国内外文献数据库或检索系统进行交流合作时，不再征询作者意见，并且不再支付稿酬。九、特别欢迎用电子文档投稿，或邮寄编辑部,勿邮寄私人，以免延误稿件处理时间。

力学论文_基于深度强化学习算法的颗粒材料应

作者:

关键词:

摘要：

文章摘要:颗粒材料的宏观力学行为受颗粒组分等材料参数，和孔隙率、配位数等状态参数的影响，同时又具备复杂的加载路径和加载历史相关性，建立包含多个内变量以及各变量间相互关联的颗粒材料本构模型是一个重要的科学难题。不同于传统的基于屈服面、流动法则和硬化函数框架下的唯象本构模型，本工作基于颗粒物质力学的研究基础，以颗粒材料平均孔隙率、细观组构参数和弹性刚度参数作为内变量，结合深度学习方法建立以有向图表征的数据本构模型。有向图中以不同的链接网络表示不同的内变量信息流动方向，各个内变量间的映射关系采用循环神经网络来建立，将各个神经网络相互组合，形成包含不同内变量且具有不同预测能力的本构模型。该本构模型的建立过程等价于在众多可能的内变量链接关系空间中寻找最能描述实际材料宏观应力应变行为的优化问题。因此，可将有向图本构模型的建立过程看作“马尔可夫决策过程”，采用深度强化学习算法构建有向图的内变量链接组合优化过程，具体采用AlphaGo Zero算法自动寻找最优的颗粒材料数据驱动本构模型建模路径。研究结果表明，采用有向图和深度强化学习算法可建立起完全依靠“数据驱动”的颗粒材料应力-应变关系。此外，本方法提供了一种将不同理论模型从数据角度统一起来，且基于人工智能算法发展更优模型的研究思路，可为相似问题的研究提供借鉴。

文章关键词:颗粒材料,应力-应变关系,离散元法,深度强化学习,有向图,

项目基金:国家自然科学基金(51639004)资助项目,

论文作者:狄少丞¹ 冯云田² 瞿同明² 于海龙¹

作者单位:1. 哈尔滨工程大学船舶工程学院 2. 斯旺西大学辛克维奇工程计算中心

论文分类号: O341;TP18

相似文献:橡胶粘结颗粒材料粘弹性性能的试验研究与离散元模拟.....作者:张江涛,易廷军,张梅,刘立胜,翟鹏程,张清杰,刊载期刊：《固体力学学报》
粘接-映射混合算法及其对颗粒材料中板的振动特性分析.....作者:潘静武,李健,洪广洋,李红影,刊载期刊：《力学学报》
抗转动对颗粒材料组构特性的影响研究.....作者:邹宇雄,马刚,李易奥,陈远,周伟,邱焕峰,刊载期刊：《岩土力学》
漂珠颗粒材料静动态力学性能与破碎机理研究.....作者:王壮壮,徐鹏,范志强,苗雨中,高玉波,聂韬,刊载期刊：《爆炸与冲击》
基于动态融合目标的深度强化学习算法研究.....作者:徐志雄,曹雷,张永亮,陈希亮,李晨溪,刊载期刊：《计算机工程与应用》
深度强化学习算法求解作业车间调度问题.....作者:李宝帅,叶春明,刊载期刊：《计算机工程与应用》
一种基于深度强化学习的交通信号控制方法.....作者:孙浩,陈春林,刘琼,赵佳宝,刊载期刊：《计算机科学》
深度强化学习算法在智能军事决策中的应用.....作者:况立群,李思远,冯利,韩燮,徐清宇,刊载期刊：《计算机工程与应用》
一种双Q网络学习的迁移强化学习算法.....作者:曾睿,周建,刘满禄,张俊俊,陈卓,刊载期刊：《计算机应用研究》
接触摩擦对颗粒材料宏细观力学特征和能量演变规律的影响.....作者:王怡舒,刘斯宏,沈超敏,陈静涛,刊载期刊：《岩石力学与工程学报》

相关文章:人工智能在智能制造中的应用.....作者:杨磊
大数据人工智能驱动图书馆知识服务和学科建设.....作者:姜爱蓉
商业航天背景下的遥感应用产业化.....作者:刘东升
Artificial Intelligence: Where Maybe Next Steps? “人工智能热”之后的冷静思考.....作者:Tony Qiu
Computational Analysis of the Voynich Manuscript 十五世纪伏尼契码的智能解析.....作者:Greg Kondrak
深度强化学习系列课程第四讲.....作者:汪荣贵
北京二号遥感卫星星座及其应用服务.....作者:屈鸿钧
第一讲：人工智能时代的刑事责任演变：过去·现在·将来.....作者:刘宪权

文章来源：《现代国际关系》网址: http://www.xdgjgx.cn/qikandaodu/2021/0825/677.html