meta_models_rainbow:scikit-learn和FEniCS之间的Python接口,用于高效的元建模-源码

上传者: 42103587 | 上传时间: 2022-03-07 18:35:03 | 文件大小: 181KB | 文件类型: -
元建模:scikit-learn和FEniCS之间的Python接口,用于高效的元建模 该程序由Pierre Kerfriden和Ehsan Mikaeili编写,用于预测脑肿瘤在脑外科手术中的位置。 在外科手术中,随着外科医生切开切口并打开颅骨,脑肿瘤在新的边界条件下重新定位。 对于外科医生而言,预测不同切口尺寸下的肿瘤位置是非常宝贵的数据,可以通过构建元模型来预测。 在该程序中,使用杨氏模量和切口半径这两个参数构造一个元模型。 在FEniCS平台上进行了有限元模拟,并使用scikit-learn机器学习库对预测进行了数据训练。 从机械角度来看,脑介质被认为是超弹性的,而肿瘤则由弹性系数表示。 所需的库/平台 特色 scikit学习 麻木 科学的 matplotlib

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