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huhuhuhu15新蟲 (小有名氣)
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[交流]
雙相鋼中利用Genus_3D觀察到的三維微觀結構與 GAN 算法生成的三維微觀結構的對比研究
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在基于深度學習的算法中，生成對抗網(wǎng)絡能夠生成與輸入圖像相似的圖像。利用這種算法，可以從二維圖像中重現(xiàn)人工的三維（3D）微觀結構。盡管生成的三維微觀結構具有相似的外觀，但其可重復性仍需進行檢驗，以用于實際應用。本研究使用了全自動逐層切片成像系統(tǒng)（Genus_3D），來比較由三個正交表面圖像生成的兩種雙相鋼的三維微觀結構與其對應觀察到的三維微觀結構。 本期研究流程圖 雙相鋼試樣的化學成分 Genus_3D觀察的雙相鋼三維微觀結構：（a）三個相互垂直表面的相圖；（b）馬氏體相的三維分布（其中相連的團塊根據(jù)顏色進行分類） SliceGAN 算法：生成的雙相鋼的三維結構：（a）三個相互垂直表面的相圖；（b）馬氏體相的三維分布（其中相連的團塊根據(jù)顏色進行分類） Genus_3D觀察和SliceGAN 算法生成的三維結構中，馬氏體相的體積分數(shù) 通過對代表性體積元素的有限元分析，SliceGAN 算法能夠以較少的工作量提供三維微觀結構。然而，它無法準確重現(xiàn)馬氏體/鐵素體相的體積分數(shù)。還需要用實驗性設備（例如Genus_3D）的三維觀察來表征微觀形態(tài)。 參考文獻： |
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