数据集概述
本数据集为发表于《Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering》的论文配套数据，核心内容是基于循环神经网络（RNN）加速的弹塑性异质材料多尺度模型相关数据，涉及随机循环与非比例加载路径下的材料力学分析场景。
文件详解
- 文件名称：
moammmpublic-master-publicationsData-2020_CMAME_RNN.zip
- 文件格式：ZIP（压缩包）
- 字段映射介绍：数据集仅包含一个压缩包文件，未提供内部文件的具体字段信息，推测包含论文中RNN加速多尺度模型的相关计算数据、模型参数或加载路径模拟结果等内容。
数据来源
论文“A recurrent neural network-accelerated multi-scale model for elasto-plastic heterogeneous materials subjected to random cyclic and non-proportional loading paths”（发表于《Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering》，2020年）
适用场景
- 材料力学多尺度建模研究：用于验证RNN加速技术在弹塑性异质材料多尺度模型中的应用效果。
- 机器学习加速工程计算分析：探究循环神经网络对材料力学模拟计算效率的提升机制。
- 异质材料加载路径模拟：分析随机循环与非比例加载路径下弹塑性异质材料的力学响应特性。
- 计算力学模型优化：为相关领域研究人员提供模型验证与对比的参考数据。
