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我院博士生发表高水平学术论文

近日,我院防灾减灾工程研究所博士研究生刘陈续(导师于桂兰教授)在周期波屏障设计方法的研究方面取得了阶段性成果。相关内容在土木工程领域TOP期刊Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering发表,题为A deep learning model for the topological design of 2D periodic wave barriers。

文章将深度学习与周期结构理论相结合,提出了一种由条件变分自动编码器和自动编码器组成的深度学习模型(图1),通过有限元数值模拟构建大数据样本,实现了在不同场地条件下针对不同目标频率范围周期波屏障智能和高效的拓扑设计,为促进人工智能技术在土木工程中的应用提供了有益的参考。

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1 深度学习模型

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2 设计的波屏障及时程响应有限元模型(a); 有无屏障时拾取区域加速度响应(b)及二者的频谱(c)

 Computer-Aided Civil and Infrastructure EngineeringCACIEIF: 11.775)是土木工程领域的TOP期刊,旨在充当计算机信息技术与土木工程之间的桥梁,使二者相互促进共同发展。CACIE的范围包括桥梁、建筑、环境、公路、岩土、结构、交通和水资源工程,以及公路、桥梁、路面、机场和公用事业等基础设施系统的管理。该期刊涵盖的包括人工智能、认知建模等在内的20多种领域。

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图3 期刊封面

 

作者介绍

刘陈续,中共党员,防灾减灾工程研究所2019级博士研究生,导师于桂兰。主要从事周期结构智能设计方法的研究,目前已发表SCI检索论文4篇和EI检索论文1篇。

已发表论文:

 [1] Chen-Xu Liu and Gui-Lan Yu*. A deep learning model for the topological design of 2D periodic wave barriers. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 2021, DOI: 10.1111/mice.12743.

 [2] Chen-Xu Liu and Gui-Lan Yu*. Inverse design of layered periodic wave barriers based on deep learning. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part L: Journal of Materials: Design and Applications, 2021, DOI: 10.1177/14644207211016886.

 [3] 刘陈续, 于桂兰*. 基于神经网络的层状周期结构能量传输谱预测. 上海交通大学学报, 2021, 55(1): 88-95.

 [4] Chen-Xu Liu and Gui-Lan Yu*. Predicting the dispersion relations of one-dimensional phononic crystals by neural networks, Scientific Reports, 2019, 9:15322.

 [5] Chen-Xu Liu, Gui-Lan Yu*, Guan-Yuan Zhao. Neural networks for inverse design of phononic crystals. AIP Advances, 2019, 9(8): 085223.