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非均质多晶材料损伤统计及机器学习模型

来源:力学与航空航天学院 日期:2023/05/10 16:45:33 点击数:

个人简介:

    李振环,博士,教授,博士生导师;教育部高等学校力学类专业教学指导委员会委员;华中科技大学航空航天学院执行院长,工程结构分析与安全评定湖北省重点实验室主任。现任中国力学学会监事、中国力学学会固体力学专业委员会委员、固体力学专业委员会第10届塑性力学专业组副组长;担任《固体力学学报》副主编、《力学学报》、《力学进展》等期刊编委。发表SCI论文100余篇。作为参加者,2004 年获国家科技进步二等奖(R4;2022年获湖北省教学成果一等奖(R1,获华中科技大学伯乐奖。主要研究领域:极端环境下先进材料与结构力学;先进材料力学行为及其多尺度关联;多场/多尺度耦合动力学建模、计算与模拟;基于机器学习的力学建模。


讲座内容:

    韧性材料的损伤和断裂通常源于微孔洞的形核、长大和聚合。其中,微孔洞长大阶段在先进材料的变形、损伤和断裂中扮演着关键角色,它是损伤及断裂力学中的经典科学问题,长期受到学术界及工程界的高度关注。

    讲座介绍其团队采用晶体塑性有限元方法,研究了非均质多晶中晶粒随机取向及典型织构取向、外部应力状态、微孔洞尺寸及分布等多种因素对微孔洞长大的影响,揭示了非均质多晶中孔洞长大的“随机”、“统计学”特征,发展了“统计型”孔洞长大模型。

    在此基础上,为了构建非均质多晶材料中孔洞长大与晶粒取向随机分布等之间的定量关联,基于PyTorch框架,建立了基于数据驱动的机器学习型孔洞长大模型。相关研究可为发展新的基于大数据的统计型/机器学习型损伤模型提供借鉴和参考。

主办:研究生院

承办:力学与航空航天学院



作者:马晓梅   编辑:侯倩   


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