深度学习框架实现高熵合金AlCrFeNi多相微结构300万步演化预测
研究人员提出AE-GCN-LSTM代理模型框架,利用多头自编码器和图卷积网络预测AlCrFeNi高熵合金中BCC/FCC多相微结构演化,时间跨度达300万模拟步。在未见过的条件下无需重训练即可泛化,计算效率较传统相场模拟大幅提升。
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研究人员提出AE-GCN-LSTM代理模型框架,利用多头自编码器和图卷积网络预测AlCrFeNi高熵合金中BCC/FCC多相微结构演化,时间跨度达300万模拟步。在未见过的条件下无需重训练即可泛化,计算效率较传统相场模拟大幅提升。