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作者：许诺;王凤娟;吴浩天;陈捷;蒋金洋;许文祥;
单位：河海大学力学与工程科学学院;东南大学材料科学与工程学院;保利长大工程有限公司;
摘要：多孔材料具有典型的非均质特征，宏观性能本质上受微观结构特征调控，因此，建立精确的微观结构表征体系并实现高保真数值建模是揭示材料构效关系的核心科学问题。本文提出了一种基于深度学习的多相各向异性多孔材料微观结构重构方法。该方法将深度卷积生成式对抗网络模型与切片采样策略相结合，并基于One-hot编码准则将复杂的多相重构问题分解为一系列两相重构任务，成功构建了多相各向异性多孔材料高效重构模型。同时，提出了将三点统计相关函数算法作为重构模型的高阶统计控制器，突破了传统二阶统计量的表征局限，实现了微观结构高阶特征的精准量化。本研究为材料性能预测与微观结构优化设计提供了重要的理论依据与工程应用指导。
关键词：多孔材料;;多相;;微观结构;;重构;;高阶统计;;深度卷积生成式对抗网络模型
基金资助：国家自然科学基金原创探索项目(52350004);国家自然科学基金联合基金项目(U24A20168);国家自然科学基金青年科学基金项目(C类)(12402162)
