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Searching for Optimal Patterns of Magnetoelectric Multi-Phase Composites with Machine Learning Method

机译：用机器学习方法寻找磁电多相复合材料的最佳模式

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In this paper, a method of searching for optimal patterns of multiphase magnetoelectric composites by using machine learning algorithm (ML) is proposed. Firstly, we use artificial neural network (ANN) and convolutional neural network (CNN) as ML algorithm models with the database established by the two-dimensional finite element method. Secondly, we study the influence of different network parameters (training data density, number of iterations, batch size) on the prediction accuracy, and establish the ML model which can predict the optimal structure of multiphase magnetoelectric composites effectively and accurately. Finally, the predicted results of ML models and the results obtained by the finite element are compared and analyzed to verify the correctness of the model and the effectiveness of the ML methods in searching for optimal patterns of magnetoelectric composites.
机译：在本文中，提出了一种通过使用机器学习算法（ML）来搜索用于多相磁电复合材料的最佳模式的方法。 首先，我们使用人工神经网络（ANN）和卷积神经网络（CNN）作为ML算法模型，通过二维有限元方法建立的数据库。 其次，我们研究了不同网络参数（训练数据密度，迭代，批量大小）对预测精度的影响，并建立了可以有效准确地预测多相磁电复合材料的最佳结构。 最后，比较ML模型的预测结果和由有限元获得的结果进行比较和分析，以验证模型的正确性以及M1方法在寻找磁电复合材料的最佳模式时的效果。

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