基于自编码器的材料微观演化预测方法及系统

本发明提供了一种基于自编码器的材料微观演化预测方法及系统，包括：获取材料微观结构图像信息；对所述材料微观结构图像信息进行处理得到对应的图表示；构建自编码器并对所述图表示进行无监督学习，得到材料微观组织演化过程中的降维特征向量；将所述降维特征向量输入至循环神经网络本构模型中训练，得到更新后的特征向量，并利用自编码器进行重构得到演化后的材料微观结构图像信息；将所述演化后的料微观结构图像信息作为输入，重复执行上述步骤，从而预测材料微观结构应变场在变形过程中的演化情况。本发明将材料微观结构图像信息通过自编码器降维成低维特征向量并应用，该无监督学习降维，降低了计算资源消耗。