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申请/专利权人：北京工业大学
摘要：本发明提供了一种基于联合神经网络的地震超材料预测设计方法，属于地震超材料设计技术领域，包括以下步骤：地震超材料构型与频散曲线分别由图像和文本数据描述，通过UAE降维并提取特征，并通过DFN建立构型和频散曲线之间的映射关系。然后，利用预训练的神经网络实现地震超材料的一对多设计。最后，通过有限元法构建半无限空间数值模型，进行频域和时域分析，对生成构型的有效性进行验证。本发明采用上述的一种基于联合神经网络的地震超材料预测设计方法，联合神经网络可以有效的生成低频宽带隙的地震超材料，设计精度和耗时表明，基于深度学习的跨学科方法在地震超材料反向设计领域具有巨大的潜力和应用前景。
主权项：1.一种基于联合神经网络的地震超材料预测设计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将单通道的灰度图像转化为像素矩阵，通过0和1对地震超材料进行划分和编码，然后对地震超材料进行材料参数赋值；S2、通过有限元法进行数值计算得到地震超材料构型的频散曲线，对频散曲线求解，将频散曲线输出数据进行区间全局算法批量处理，得到每个地震超材料构型的带隙分布；S3、训练UAE模型，首先通过二阶公式和四阶公式构建样本模型，以128×128像素的图片形式输出，然后提取UAE模型中对应地震超材料构型的低维特征向量；S4、将步骤S2得到的带隙分布和步骤S3得到的低维特征向量作为DFN模型的输入，训练DFN模型，建立地震超材料构型与带隙分布的关系；S5、将训练好的UAE模型和训练好的DFN模型串联，进行地震超材料构型的设计；S6、通过有限元法构建半无限空间数值模型，进行频域分析和时域分析，对生成的地震超材料构型的有效性进行验证。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京工业大学 一种基于联合神经网络的地震超材料预测设计方法
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