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基于图神经网络的三维颗粒滑坡体系的力链预测
编号：205 访问权限：仅限参会人 更新：2024-04-30 10:28:14 浏览：240次 口头报告

报告开始：暂无开始时间（Asia/Shanghai）

报告时间：暂无持续时间

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摘要
力链是指颗粒物质等非晶固体中由携带超过体系平均应力的颗粒所组成的类似于细丝的结构，对于非晶体系的力学与传输性质都起着非常关键的作用。而在颗粒滑坡过程中便往往伴随着力链的断裂与重构，因此如何捕获与识别三维颗粒滑坡体系中的力链结构对于滑坡物理机制的理解具有重要意义。在本文中，课题组利用LAMMPS分子动力学模拟方法模拟了三维水平滚筒中的颗粒滑坡过程，并在仅输入颗粒体系静态初始构型的前提下，通过优化后的新型图神经网络模型准确预测了整个滑坡过程中的力链结构，并得到其衍化过程。在图神经网络的优化过程中，课题组在传统模型的基础上增加了强力链在图数据中的权重，从而优化了相应的模型参数。通过对比不同时刻与不同模型下的测试结果，课题组进一步证明了优化后的图神经网络具有更好的鲁棒性与泛化能力。
 
关键词
颗粒物质，颗粒滑坡，力链，图神经网络
报告人
曹嘉炜
学生 中南大学

稿件作者
曹嘉炜 中南大学
张玲 中南大学
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重要日期

  • 会议日期

    05月31日

    2024

    至

    06月03日

    2024

  • 06月03日 2024

    摘要截稿日期

  • 06月03日 2024

    初稿截稿日期

  • 06月03日 2024

    注册截止日期

主办单位
中国力学学会
计算力学专业委员会
颗粒材料计算力学专业组
承办单位
河海大学
大连理工大学
中国颗粒学会
江苏省力学学会
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