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基于深度学习的平行载流导线电磁场仿真方法

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  • 万方数据
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针对传统平行载流导线电磁场仿真模型计算速度慢、模型构建复杂的问题,提出一种基于深度全连接神经网络(Deep Fully Connected Neural Networks,DFCNN)的平行载流导线电磁场仿真方法.首先建立了平行载流导线的有限元模型以得到电磁场仿真数据;进一步的针对平行载流导线设计了一种深度全连接神经网络,实现了平行载流导线的快速电磁场仿真.此外,经过实验证明基于DFCNN的平行载流导线电磁场仿真模型能够有效降低其运行所需的计算时间.
Electromagnetic Field Simulation Method for Parallel Current-Carrying Conductors Based on Deep Learning

赵翔、资正良

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云南化工设计院有限公司(昆明650041)

平行载流导线 电磁场仿真 深度学习

2024

云南建筑
云南省土木建筑学会 云南省设计院 昆明市建筑设计研究院有限责任公司

云南建筑

影响因子：0.011
ISSN：1004-3640
年,卷(期)：2024.187(2)
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