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Teaching Artificial Intelligence to Perform Rapid, Resolution-Invariant Grain Growth Modeling via Fourier Neural Operator
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内容提要
本研究提出了一种基于傅里叶神经算子(FNO)的晶粒生长建模方法，解决了传统相场建模在大规模和高分辨率系统中的计算耗时问题。该方法具有分辨率不变性，能够有效预测长期演化，并适用于未见过的配置，展现出卓越的准确性。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于傅里叶神经算子(FNO)的晶粒生长建模方法。
- 该方法解决了传统相场建模在大规模和高分辨率系统中的计算耗时问题。
- 傅里叶神经算子具有分辨率不变性，能够有效预测长期演化。
- 该方法适用于未见过的配置，展现出卓越的准确性。
- 通过与相场法结合，该方法显著降低了计算成本。
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