有限元分析時劃分網格的標準是什么？

1.導入模型的簡化:關注的部分要細化，影響力學性能的圓角不要丟棄，而其他部分(如強度肯定滿足要求、工作條件還不錯的部分)可以粗略繪制，即刪除所有帶圓角的特征。

劃分網格時原理是一樣的，四面體網格最好用帶中間節點的類型。最好用時間劃分六面體網格。

3關于結果:我還沒有t計算模式，沒有經驗。個人感覺如果結果收斂，應該是可信的；靜力當然沒問題，疲勞也不涉及。

如何更好地調試神經網絡？

謝謝邀請我。以下是一些經驗。深度學習在幾個方面很棘手。數學和理論不僅能快速引出梯度公式和更新方程的毛團，而且深度學習模型非常復雜。TensorFlow開發TensorBoard后，神經網絡的在線可視化和控制訓練有了很大的進步，幫助開發者診斷無效的神經網絡層。

從一小步開始，最先進的深度學習架構只會越做越大。作為一個試圖實現這些架構的程序員，如果你確切地知道你在做什么，這不是一個問題。如果你的知識不完善，那么事情就會出錯。無論是it'他試圖模仿別人。;結果或超越已經做的事情。特別是在你剛開始一個新的深度學習項目的時候，我發現了兩個特別有用的措施:用虛假數據來驗證你的數據模型，在構建架構的時候一步一步來做。

偽造你的數據，得到你想要的結果。我的第一個建議主要出現在"正如我所說，從最簡單的架構開始，并確定您的數據表示。對于問題的某些版本，實現一個小的全連接前饋網絡(即使只是邏輯回歸)。創建一個模擬數據流，其形狀和尺寸與您通過網絡推送的數據相同。嘗試輸入輸出關系確定且容易學習的數據，和輸入輸出沒有關系的數據，比較算法的性能:

這些示例如下所示。你覺得哪些關系比較容易學？

這種方法叫做單元測試。假數據可以檢驗你最終實現的算法的魯棒性。

當我們構建一個九層的RNN時，引用是在Torch中實現的。我和我的同事最初開始在TheanoKeras復制這個架構，我們的努力被推遲了幾天甚至幾周。

以我自己為例，我終于意識到這是因為我同時更新了數據采集和分類器的代碼。Theano是一回事，但是說到底，Keras有相當簡單的模型規范習慣用法，所以理論上應該很難混淆。但當我到達第一個模型層時，我不自覺地引入了數據表示的微妙變化。無論好壞，當您輸入的大小與層的預期大小不同時。有了矩陣，許多架構將變得非常混亂，導致以下有趣的錯誤消息:

因此，如果您的數據模型可能被損壞，請先回到單元測試并修復它。然后重新構建您正在實施的網絡。不管怎樣，數組的大小是多少...？

好好利用你的調試器。隨著你的神經網絡逐漸變成亂糟糟的代碼，越來越多無聊的評論出現(#再試一次...)，也許像TDB、TensorBoard這樣的工具，或者你自己定制的可視化系統，在實際的深度學習調試中會越來越有用:檢查梯度，調整學習速率，解決"這個輸出不是我想要或期望的。否則，訓練模型的參數調整階段是多么令人沮喪、痛苦和漫長。

當然，正確的選擇是永遠知道自己在做什么，永遠不要犯錯。這可能需要在紙上畫出你的網絡架構，并成為機器學習的大師，而不是參數調整工程師。。

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