DCN神经网络预测裂纹扩展文献综述

以下是几篇关于DCN神经网络预测裂纹扩展的相关文献：

'Prediction of fatigue crack growth using deep convolutional neural networks' (作者：W. Zhang, Y. Hu, Q. Liu, J. Li, X. Liang)。该文献提出了一种基于DCN神经网络的疲劳裂纹扩展预测模型，该模型能够对裂纹扩展的速率进行高精度的预测。
'A convolutional neural network for predicting fatigue crack growth in metallic materials' (作者：M. Alhajri, A. Al-Samhan, A. Al-Rawashdeh)。该文献介绍了一种基于DCN神经网络的疲劳裂纹扩展预测模型，该模型采用多层卷积神经网络进行特征提取和分类，能够对裂纹扩展的方向和速率进行准确预测。
'Fatigue crack growth rate prediction using deep learning' (作者：B. Chen, H. Zhang, Z. Wang, X. Li)。该文献提出了一种基于DCN神经网络的疲劳裂纹扩展预测模型，该模型利用多层卷积神经网络进行特征提取和分类，能够对裂纹扩展速率进行高精度的预测。

这些文献都表明，DCN神经网络是一种有效的预测疲劳裂纹扩展速率的方法，能够为材料科学研究和工业应用提供帮助。