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申请/专利权人：中国兵器工业集团第五二研究所;中国人民解放军63963部队

摘要：本发明属于力学超结构材料领域，涉及一种基于深度卷积对抗神经网络的仿晶格力学超结构材料数据增广方法，包括步骤1：以胞元各杆法平面为基准面，利用三维建模软件结合数值仿真软件建立包含多种胞元构型和应力‑应变曲线的仿晶格力学超结构材料数据集；步骤2：基于胞元构型唯一性和力学性能准确性原则，提取步骤1中的仿晶格力学超结构材料数据集特征，建立特征矩阵数据库；步骤3：使用步骤2的所述特征矩阵数据库，采用深度卷积生成对抗网络架构，训练获得仿晶格力学超结构材料数据增广模型。本发明能够提高数据多样性，为仿晶格力学超结构材料胞元结构设计和性能预测提供数据支撑，提高了机器学习模型的鲁棒性和泛化能力。

主权项：1.一种仿晶格力学超结构材料数据增广方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：以胞元各杆法平面为基准面，利用三维建模软件建立仿晶格力学超结构材料胞元实体模型，结合数值仿真软件通过划分网格、选择材料类型、施加约束操作建立胞元数值仿真模型，通过改变胞元中杆的数量和分布，以调整胞元姿态，获得不同胞元构型对应的应力-应变曲线，建立包含多种胞元构型和应力-应变曲线的仿晶格力学超结构材料数据集；步骤2：基于胞元构型唯一性和力学性能准确性原则，以元素“1”表示两个节点之间存在连接关系，以元素“0”表示两节点之间无连接关系，胞元构型各节点之间的连接关系表示为N×N的邻接矩阵，其中N表示胞元节点数量，利用步骤1获得的胞元构型的所述应力-应变曲线，对应力值进行归一化处理并以等间隔取2N2个点，组成N×N×2的胞元宏观力学特性矩阵，耦合胞元邻接矩阵和宏观力学特性矩阵，获得N×N×3的仿晶格力学超结构材料胞元特征矩阵，按照上述原则，提取步骤1中的仿晶格力学超结构材料数据集特征，建立特征矩阵数据库；步骤3：使用步骤2的所述特征矩阵数据库，采用深度卷积生成对抗网络架构，通过设置生成器和判别器卷积核尺寸、卷积核数量、步长、激活函数、生成器输入噪声维度、迭代次数网络参数，训练获得仿晶格力学超结构材料数据增广模型。

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