ML_for_kirigami_design:使用深度学习为石墨烯kirigami建模和执行拓扑优化的Python包 源码

ML_for_kirigami_design 使用深度学习为石墨烯kirigami建模并执行拓扑优化的Python软件包。 我们使用卷积神经网络(类似于VGGNet architecure)进行回归。 纸 请参阅我们发表的论文: 一般用法 数据生成和数据处理 用于生成输入文件的原子配置的Jupyter笔记本在generate_LAMMPS_input/generate_LAMMPS_configuration_input.ipynb可用。 现在可以使用产生平行切割的新方法。 在models/regression_CNN/convert_coarse_to_fine.ipynb一个