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HE[11]采用了光滑粒子流體動力學模擬方法，針對剛性短纖維增強聚合物復合材料的三維注射成型流動，研究了注射成型過程中的填充細節和纖維取向；WU 等[12]提出了基于平滑粒子動力學和離散單元法耦合的綜合粒子方法來預測離散短纖維的注射成型過程；周大鵬等[13]利用 EDEM-Fluent 耦合模型對噴砂噴嘴內氣固兩相的運動狀態進行模擬，分析了噴嘴收縮角、喉部半徑等因素對噴砂量的影響規律。

利用數據庫進行深度學習：一是算力簡化，利用數據庫建立應力波關于時間步和偏轉角度的擬合模型；二是建立透反射系數的預測模型，進行快速分析，設計更好的緩沖結構，實現仿真算力簡化和設計快速尋優。 入選理由：作者使用了霍普金森桿對復合材料實驗進行了高應變率的仿真分析，并獨創性地運用深度學習技術對已有數據進行函數擬合。

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