基于深度神经网络的材料力学虚拟仿真实验教学系统设计与开发.pdf
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1、 西南交通大学学报(社会科学版)2023 年 2 月 JOURNAL OF SOUTHWEST JIAOTONG UNIVERSITY Feb.2023 第 24 卷 (Social Sciences)Vol.24 增刊第 2 期 实验教学 基于深度神经网络的材料力学虚拟仿真实验教学系统设计与开发 张 纯,周宇轩,熊拥军,龚良贵(南昌大学工程建设学院 工程力学实验中心,南昌 330031)摘 要:将人工智能技术引入到力学虚拟仿真实验,设计开发了一种以深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)为计算支撑平台的新型材料力学虚拟仿真实验系统;并以槽型截面梁弯曲中心测定实验为例进
2、行了实验结果分析,探讨该系统在引导学生开展材料力学探究型学习中的作用,对材料力学理论及实验的课程教学改革做了积极的探索。关键词:材料力学;虚拟仿真;人工智能;深度神经网络 基金项目:江西省自然科学基金(20202BAB204029);江西省学位与研究生教育教学改革项目(JXYJG-2019-018);南昌大学教学改革研究项目(NCUJGLX-2020-166-146)作者简介:张纯(1976-),男,江西九江人,教授,博导,研究方向为土木工程结构中的力学问题,Email:。通讯作者:熊拥军(1971-),男,江西丰城人,讲师,研究方向为力学虚拟仿真实验开发,Email:。材料力学是研究杆件在承
3、受各种荷载时的变形等力学性能一门重要技术基础学科,通过该课程的学习,使学生掌握研究杆件内力、应力、变形分布规律的基本原理和方法1。材料力学理论性和实践性都很强,通过理论教学与实验教学相结合,培养学生构件分析、计算和实验等方面的能力。材料力学实验是材料力学课程的重要组成部分2,在教学过程中结合实践操作,让学生自己动手,在力学实验中主动去探究结构受力变形规律,不仅能加深学生对力学概念的理解,同时也能有效激发其学习的积极性。随着计算机技术的日渐成熟,低成本、可重复性强、扩展性强的虚拟仿真实验越来越普及。虚拟仿真实验能够极大的减轻学校对传统实验室的资金投入压力,减少对传统实验仪器保养与维修的精力投入3
4、,有效的解决了传统力学实验成本高昂,灵活性差等问题。但是现阶段材料力学虚拟仿真项目大多以展现虚拟场景为主,演示单一的实验流程,未能反映事物内在的规律,实验过程缺乏增刊第 2 期 59 张 纯 基于深度神经网络的材料力学虚拟仿真实验教学系统设计与开发 探索性,研究性。材料力学的虚拟仿真实验要求能够根据不同实验模型得到与之对应的不同实验结果,从而满足学生对实验多样性,准确性以及可视化强的要求。嵌入有限元计算模块的虚拟仿真实验系统虽然可以实现力学虚拟实验的多样性和准确性,但是有限元计算需要占用大量的计算资源,无法满足在线实验、实时计算这种高效率场景下的交互性和实时性要求。近年来,以深度神经网络为代表
5、的人工智能技术得到了飞速发展。深度神经网络通过网络层数的增加能够获取较浅层神经网络更为强大的函数表达能力,在图像识别、视频识别、自然语言处理等人工智能领域取得了巨大的成果4,这也为复杂物理场代理模型构建提供了技术基础。本文分析和探讨利用深度神经网络,开发新型材料力学虚拟仿真实验系统,适应材料力学教学特点,实现材料力学实验教学手段的更新,促进探究型学习方式的开展,对材料力学课程教学改革做了积极的探索。一、基于深度神经网络的力学虚拟仿真实验系统架构设计 虚拟仿真实验系统包括实验教务管理、实验教学管理、虚拟场景、人机交互、仿真计算、五个模块,系统组成如图 1 所示。实验教务管理模块用于系统基础数据的
6、维护及实验教学安排,如系统管理员、教师、学生用户信息维护和登录权限管理、虚拟实验教学资源的设置和维护、实验教学计划维护、系统运行情况统计等。实验教学管理模块向教师提供实验过程中对学生的管理与教学服务,教师可查看学生实验进展,学生在实验过程中遇到问题可以请求指导,系统给出指导信息,实验结束后可以对学生的实验操作实验结果进行分析评估,以及学生提交实验报告,教师统计成绩等。虚拟场景模块用于建立虚拟仿真实验环境,该模块旨在构造出能够与真实世界近似的虚拟实验环境,向实验者提供相应的实验设备。三维场景、实验仪器等物体均可以由三维建模软件生成,如 3D max。人机交互模块能够对实验者提出的命令做出及时反馈
7、,实验者能够利用数据输入设备设计实验方案、调整实验参数以及优化实验流程,图像显示设备则实时反馈实验数据,系统开发利用 Unity 3D实现实时三维互动效果。仿真计算模块利用深度神经网络算法对实验构件的应力、应变等力学量进行实时计算;该模块有着足够的计算精度以及高效的计算效率,能够实时提供实验构件的力学状态,可以有效改善以往力学虚拟实验准确性、多样性不足等缺陷。图 1 虚拟仿真实验系统结构图 二、基于深度神经网络的材料力学虚拟仿真实验系统计算模块开发 材料力学虚拟仿真系统的难点不在于虚拟场景的模拟,而在于高精度的结构响应仿真。通过调用60 西南交通大学学报(社会科学版)第 24 卷 有限元软件来
8、进行仿真计算的传统方式不能满足在线实验实时性的要求,采用兼顾速度和精度的代理模型构建计算模块将是在线虚拟仿真系统的一种较好的选择。多项式响应面等传统代理模型只能提供单一或少量响应变量随自变量变化的简化计算公式,但在材料力学仿真实验过程中,用户随机布置测点等交互性要求使得系统需要提供整个应力、应变场的计算结果;因此,为更高效、精确的提供虚拟力学场量的计算结果,我们针对材料力学虚拟仿真系统计算模块,开发了基于深度神经网络的代理计算模型。深度神经网络是一种具有很多隐藏层的神经网络,可以在节点数大体不变的情况下,通过网络层数的增加来获取较浅层神经网络更为强大的函数表达能力。在深度学习技术有效解决了深度
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