Learning based multi-scale modeling

基于学习的多尺度建模

• 批准号: 2734007
• 金额: --
• 依托单位: University of Cambridge
• 依托单位国家: 英国
• 项目类别: Studentship
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 英国
• 起止时间: 2022 至 无数据
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://gtr.ukri.org/projects?ref=studentship-2734007
• 关键词: Learning; based; multi; scale; modeling

The macroscopic properties of materials that we observe and exploit in engineering applications result from complex interactions between physics at multiple length and time scales. This project aims to develop a general framework for modeling multi-scale material behavior with learning-based/data driven tools. The project will involve mathematical analysis and numerical simulation. The lower-lengthscale data will be generated using C++, and trained with Python (Pytorch).

我们在工程应用中观察和利用的材料的宏观性质是多个长度和时间尺度上物理之间复杂相互作用的结果。该项目旨在开发一个通用框架，用于使用基于学习/数据驱动的工具对多尺度材料行为进行建模。该项目将涉及数学分析和数值模拟。较低长度的数据将使用C++生成，并使用Python（Pytorch）进行训练。