高保真晶粒生长建模：利用深度学习实现快速计算

本研究解决了传统偏微分方程方法在金属材料晶粒生长模拟中的高计算成本问题，限制了材料设计与制造的效率。通过引入卷积长短时记忆网络与自编码器的机器学习框架，本文实现了高效的晶粒生长预测，其计算速度比传统方法快至89倍，同时保持高保真度的预测准确性。这一方法的成功应用可能会加速材料科学和制造领域的创新。

本研究利用卷积长短时记忆网络和自编码器，显著降低了金属材料晶粒生长模拟的计算成本，实现了比传统方法快89倍的预测效率，推动了材料科学的创新。

卷积长短时记忆网络 建模 晶粒生长 材料科学 深度学习 自编码器 计算成本
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。
阅读原文
分享给好友