論文の概要: Data-Driven Failure Prediction in Brittle Materials: A Phase-Field Based Machine Learning Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.10975v1
• Date: Tue, 24 Mar 2020 17:13:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-12-20 08:42:25.918219
• Title: Data-Driven Failure Prediction in Brittle Materials: A Phase-Field Based Machine Learning Framework
• Title（参考訳）: 脆性材料におけるデータ駆動型故障予測:位相場に基づく機械学習フレームワーク
• Authors: Eduardo A. Barros de Moraes, Hadi Salehi and Mohsen Zayernouri
• Abstract要約: 繰り返しまたは増加する負荷下でマイクロ・マクロ・クラックによって導かれる脆性材料の破壊は、しばしば破滅的である。 等温・線形弾性・等方位相場モデルにおける故障を予測するための教師付き機械学習(ML)フレームワークを開発した。 提案手法は,高い騒音レベルが存在する場合でも,許容精度で故障を予測できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3858051019755282
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Failure in brittle materials led by the evolution of micro- to macro-cracks under repetitive or increasing loads is often catastrophic with no significant plasticity to advert the onset of fracture. Early failure detection with respective location are utterly important features in any practical application, both of which can be effectively addressed using artificial intelligence. In this paper, we develop a supervised machine learning (ML) framework to predict failure in an isothermal, linear elastic and isotropic phase-field model for damage and fatigue of brittle materials. Time-series data of the phase-field model is extracted from virtual sensing nodes at different locations of the geometry. A pattern recognition scheme is introduced to represent time-series data/sensor nodes responses as a pattern with a corresponding label, integrated with ML algorithms, used for damage classification with identified patterns. We perform an uncertainty analysis by superposing random noise to the time-series data to assess the robustness of the framework with noise-polluted data. Results indicate that the proposed framework is capable of predicting failure with acceptable accuracy even in the presence of high noise levels. The findings demonstrate satisfactory performance of the supervised ML framework, and the applicability of artificial intelligence and ML to a practical engineering problem, i.,e, data-driven failure prediction in brittle materials.
• Abstract（参考訳）: 繰り返しまたは増大する荷重下でのミクロ・マクロ・クラックの進化による脆性材料の破壊は、しばしば破折の開始を阻止するために顕著な塑性を持たず破滅的である。 それぞれの位置での早期故障検出は、あらゆる実用アプリケーションにおいて非常に重要な特徴であり、どちらも人工知能を使って効果的に対処することができる。 本稿では, 脆性材料の損傷と疲労に対する等温, 線形弾性および等方性相場モデルにおける故障予測のための教師付き機械学習(ML)フレームワークを開発する。 位相場モデルの時系列データは、幾何の異なる位置にある仮想センシングノードから抽出される。 時系列データ/センサノード応答を対応するラベル付きパターンとして表現し、MLアルゴリズムと統合し、特定パターンによる損傷分類に用いるパターン認識方式を導入する。 時系列データにランダムノイズを重畳して不確実性解析を行い,雑音汚染データを用いたフレームワークのロバスト性を評価する。 提案手法は,騒音レベルが高い場合においても許容できる精度で故障を予測できることを示す。 その結果,教師付きMLフレームワークの良好な性能,人工知能とMLの実用的工学的問題への適用性が示された。 脆性材料におけるデータ駆動型故障予測。

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