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2021年 42卷 3期
刊出日期：2021-06-28
研究论文
研究论文
221
基于机器学习的页岩气采收率预测方法
严子铭 王涛 柳占立 庄茁
页岩气是指以吸附和游离时而还有流体相的状态赋存于泥页岩中的非常规天然气，我国探明储量丰富，地域分布广泛，埋藏深度普遍在3000米以下。页岩气开采的关键技术是水平井和水力压裂，而高效开采面临的更大困难和挑战是预测采收率。如果能够预测采收率，一是可以评估当前储层改造程度，二是可以获悉当前的施工参数对产气量的直接影响，便于动态指导施工。由于影响产气量的因素既包括储层自身参数，又受施工参数的直接调控，因此尚无合适的物理模型能够评估多种因素对产气量的综合影响。近年来，随着深度学习的兴起，该方法成为解决工程领域问题的热门手段。本文通过解读涪陵地区页岩气开采水平井的现场数据，分别使用深度神经网络、支持向量机以及极限梯度爬升等三种机器学习方法，建立了从储层和施工参数到采收率的预测模型，分析了各类模型的优缺点，以及相关参数的重要性。在页岩气施工现场数据量较少的情况下，建立了合理预测采收率模型，具有工程应用前景。
2021 Vol. 42 (3): 221-232 [
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233
数据驱动梯度结构材料弹塑性本构
杨航 李丽坤 刘道平 唐山 郭旭
梯度结构材料因其优异的力学性能被广泛应用于工程结构中。本文整合塑性理论和人工神经网络技术，发展了一种构建梯度结构材料弹塑性本构模型的新方法。该方法基于梯度结构材料不同位置的微结构，构建不同代表性体积单元，进而生成应力应变数据，应用生成的数据训练人工神经网络，建立基于神经网络的材料本构模型。应用该方法，本文开展了针对实际工程结构件的计算，算例结果表明，该方法可快速计算梯度功能复合材料在循环载荷反向载荷状态下的宏观响应，且较为准确。该方法为模拟含复杂梯度结构材料的结构件弹塑性力学响应提供了新的工具。
2021 Vol. 42 (3): 233-240 [
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241
基于分层数据搜索的数据驱动算法研究
阳杰 白晓伟 颜巍 黄威 黄群 邵倩 胡衡
数据驱动计算力学是一种直接利用材料应力应变数据驱动力学仿真计算的新技术. 该方法通过反复遍历数据库，为数据驱动模型中的每一个积分点搜索并匹配最佳应力应变数据，使得在高维度和高密度的大规模数据库时计算效率不高. 在此背景下，本文提出一种分层数据搜索方案，替换原有的遍历式数据搜索方式，以提升数据驱动的计算效率. 该方案的核心思想是将大规模数据库切割成多层级子数据库，并利用树形搜索原理，减小单次搜索数据的范围，降低数据搜索的时间成本，达到提升计算效率的目的. 文中简要介绍了数据驱动计算力学的基本步骤，并给出了分层数据库的构造方案，最后结合算例，讨论了数据库分层数量和分层方式对数据驱动计算效率的影响.
2021 Vol. 42 (3): 241-248 [
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254
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249
采用两步优化器的深度配点法与深度能量法求解薄板弯曲问题
庄晓莹 郭宏伟
随着计算机技术的进步以及机器学习算法的进一步发展，深度学习方法逐渐被广泛引用于各行各业中。本文发展并比较了适应于工程计算的深度配点法与深度能量法并应用于求解薄板弯曲问题。深度配点法采用物理驱动的深度神经网络来，并将物理信息（偏微分方程强形式）引入到损失函数中，最终将求解薄板弯曲问题简化为优化问题。深度能量法则是采用系统总势能驱动的神经网络。根据最小势能原理，在所有的可能位移场中，真实位移场的总势能取最小值，因此我们可以使用总势能构造损失函数，从而求解薄板弯曲问题。对于边界条件，通过罚函数法将有约束最优化问题转化为求解无约束最优化问题。深度配点法与深度能量法的适用性基于神经网络的通用近似定理。由于物理信息跟总势能的引入，增加了神经网络训练的困难，为了解决这个问题，我们发展了两步优化器方法。数值结果表明，深度配点法与深度能量法很适合求解薄板弯曲问题，并且程序实现简单，实现了真正意义上的“无网格法”。
2021 Vol. 42 (3): 249-266 [
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267
一种基于领域自适应的跨工况滚动轴承故障诊断新方法
童靳于 章青 夏晓舟 郑近德 潘海洋
机械设备在运转时，不同状态下滚动轴承监测数据存在较大分布差异且难以获取带标签的数据，导致现有模型在变工况条件下故障诊断准确率低。针对滚动轴承跨工况诊断难题，本文提出一种基于领域自适应的跨工况滚动轴承故障诊断方法，该方法首先提取振动信号故障敏感特征，并将其嵌入Grassmann流形空间，避免直接进行特征变换导致特征失真；其次利用动态分布对齐自适应调整源域和目标域分布差异，并通过增加类内散度正则化项最小化类内距离，增加类的可分性；最后，根据结构风险最小化原则建立域不变分类模型。在不同工况下的滚动轴承数据集上与现有方法进行了比较实验，结果表明本文提出的方法能有效提高分类准确率。
2021 Vol. 42 (3): 267-276 [
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277
基于数字孪生的飞机蒙皮裂纹智能检查维修策略
赵福斌 周轩 董雷霆
飞机结构的裂纹扩展受到多种随机和认知不确定因素的影响。为了综合利用基于物理知识的模型预测结果与基于检查的观测结果，有效地追踪和控制不确定性，本文提出了一种基于数字孪生的飞机蒙皮裂纹智能检查维修策略。以铆钉孔边裂纹的飞机蒙皮为研究对象，该方法结合降阶的断裂力学仿真模型、疲劳裂纹扩展模型、裂纹长度检查数据，在动态贝叶斯网络框架下综合考虑了裂纹尺寸初始分布、材料参数、飞行载荷、测量误差等不确定因素，根据损伤的概率性诊断结果动态调整裂纹的检查与维修时间。仿真结果表明该方法能够有效追踪不确定性的裂纹扩展，可以为飞机蒙皮裂纹的智能检查维修提供方法和依据。
2021 Vol. 42 (3): 277-286 [
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287
基于卷积神经网络对TBM塌方段的反演分析
刘诗洋 陈祖煜 张云旆 李旭 赵生捷
本文在已有研究工作的基础上，利用岩石扭剪掘进指标（TPI）和现场贯入指标（FPI），采用卷积神经网络和时间序列预测法，研究TBM掘进塌方段分析和预测的可能性。作者在输入功率与破岩效率相当的原理支持下，提出了将某一循环段的掘进效率指标FPI和扭剪掘进指标TPI作为训练和预测单元的技术路线。吉林引松工程TBM大数据库中记录了199列施工期间的各项参数和17处塌方事件，数据总量大、质量高，具有很高的科研价值。以上述指标作为机器学习的训练对象，对正常掘进段和石灰岩区域大规模塌方段66+000-66+350（桩号）进行了分析和预测。结果表明：塌方段实测FPI、TPI数值显著偏小，三项预测误差指标给出了“阳性”这一评价结论。相关研究成果为TBM领域的大数据机器学习提供了新的方法，为实现超前地质预警创造了有利条件。
2021 Vol. 42 (3): 287-301 [
摘要
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302
基于卷积神经网络的无网格形函数影响域优化研究
刘宇翔 王东东 樊礼恒 陈健 侯松阳
在无网格法中，离散节点之间的相互联系由节点形函数影响域的大小确定，因此形函数影响域的大小对无网格法的计算精度有着直接和重要的影响。但由于无网格形函数的形式较为复杂，目前形函数影响域大小的选择仍然缺乏系统的理论依据，通常在实际计算中仍凭借经验进行选取，难以保证计算精度。卷积神经网络是一类机器学习方法，其感受野与无网格形函数的影响域具有内在相似性，因此在形函数影响域选择方面有很好的适用性。基于该特性，本文通过引入卷积神经网络对无网格形函数的影响域进行了优化选择。首先，针对感受野和影响域的匹配关系，分析了卷积神经网络的结构设计和超参数选择，提出了一种无网格法内禀卷积神经网络结构的设计方法；然后依托该网络结构设计方法，建立了对无网格形函数影响域和数值解分别优化或同时优化的卷积神经网络。文中通过算例系统验证了所提无网格法内禀卷积神经网络对形函数影响域选择和计算结果的优化效应。
2021 Vol. 42 (3): 302-319 [
摘要
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320
层裂问题的交错网格物质点法研究
曾治鑫 阚镭 张雄
2021 Vol. 42 (3): 320-333 [
摘要
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334
断裂相场在循环塑性与疲劳分析中的应用
孟莉 杨硕 沈泳星
2021 Vol. 42 (3): 334-344 [
摘要
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284
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编辑部公告
Acta Mechanica Solida Sinica入选2021年国际影响力TOP期刊榜单
祝贺！AMSS和《固体力学学报》编委清华大学张一慧教授喜获第三届“科学探索奖”
祝贺！《固体力学学报》编委湖南大学姜潮教授喜获第三届“科学探索奖”
2020年度Acta Mechanica Solida Sinica 影响因子达到2.161
重要通知
固体力学学报2020年第2期和第3期刊出《固体材料的多尺度与多场耦合力学》专辑
Acta Mechanica Solida Sinica (AMSS) 入选“2019中国最具国际影响力学术期刊”
余寿文教授、黄玉盈教授获得AMSS特别贡献奖（Special Contribution Award）
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