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基于深度学习的两阶段实时显式拓扑优化方法
计算机科学与技术 | 更新时间：2025-05-26

    • 基于深度学习的两阶段实时显式拓扑优化方法

    • Deep-learning-based two-stage approach for real-time explicit topology optimization

    • “在拓扑优化领域，研究者提出了基于深度学习的两阶段实时显式拓扑优化方法，与传统算法相比，节约90%以上计算时间。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2023年53卷第10期 页码：2942-2951
    • 作者机构：

      1.吉林大学 计算机科学与技术学院，长春 130012

      2.吉林大学 符号计算与知识工程教育部重点实验室，长春 130012

    • 作者简介：

      孙舒杨（1975-），女，副教授，博士.研究方向：数据挖掘，算法理论，模糊集理论.E-mail：sysun@jlu.edu.cn

      齐红（1970-），女，副教授，博士.研究方向：深度学习与自动设计.E-mail：qihong@jlu.edu.cn

    • 基金信息：
      国家自然科学基金项目(U20A20285;62072211)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20220119    

      中图分类号： TP399

    • 收稿：2022-02-09，

      纸质出版：2023-10-01

    移动端阅览

  • 孙舒杨,程玮斌,张浩桢等.基于深度学习的两阶段实时显式拓扑优化方法[J].吉林大学学报（工学版）,2023,53(10):2942-2951. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20220119.

    SUN Shu-yang,CHENG Wei-bin,ZHANG Hao-zhen,et al.Deep-learning-based two-stage approach for real-time explicit topology optimization[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2023,53(10):2942-2951. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20220119.

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