論文の概要: Sobolev training of thermodynamic-informed neural networks for smoothed
elasto-plasticity models with level set hardening
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.11265v1
- Date: Thu, 15 Oct 2020 22:43:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-07 04:55:16.505872
- Title: Sobolev training of thermodynamic-informed neural networks for smoothed
elasto-plasticity models with level set hardening
- Title（参考訳）: 弾塑性平滑化モデルのための熱力学インフォームニューラルネットワークのソボレフトレーニング
- Authors: Nikolaos N. Vlassis and WaiChing Sun
- Abstract要約: 本研究では, 可視成分を用いた平滑な弾塑性モデルの学習を目的としたディープラーニングフレームワークを提案する。
収率関数を進化レベル集合として再キャストすることにより、ハミルトン・ヤコビ方程式の解を予測する機械学習手法を導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce a deep learning framework designed to train smoothed
elastoplasticity models with interpretable components, such as a smoothed
stored elastic energy function, a yield surface, and a plastic flow that are
evolved based on a set of deep neural network predictions. By recasting the
yield function as an evolving level set, we introduce a machine learning
approach to predict the solutions of the Hamilton-Jacobi equation that governs
the hardening mechanism. This machine learning hardening law may recover
classical hardening models and discover new mechanisms that are otherwise very
difficult to anticipate and hand-craft. This treatment enables us to use
supervised machine learning to generate models that are thermodynamically
consistent, interpretable, but also exhibit excellent learning capacity. Using
a 3D FFT solver to create a polycrystal database, numerical experiments are
conducted and the implementations of each component of the models are
individually verified. Our numerical experiments reveal that this new approach
provides more robust and accurate forward predictions of cyclic stress paths
than these obtained from black-box deep neural network models such as a
recurrent GRU neural network, a 1D convolutional neural network, and a
multi-step feedforward model.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,スムーズな弾性エネルギー関数,収率面,深層ニューラルネットワーク予測に基づいて進化する塑性流など,解釈可能な成分を用いた弾塑性モデルの学習を目的としたディープラーニングフレームワークを提案する。
収率関数を進化レベル集合として再キャストすることにより、ハードニング機構を支配するハミルトン・ヤコビ方程式の解を予測する機械学習手法を導入する。
この機械学習のハードニング法則は、古典的なハードニングモデルを回復し、予測と手工芸が非常に難しい新しいメカニズムを発見できる。
この処理により、教師付き機械学習を使用して、熱力学的に一貫性があり、解釈可能で、優れた学習能力を持つモデルを生成することができる。
3次元fftソルバを用いて多結晶データベースを作成し, 数値実験を行い, モデルの各成分の実装を個別に検証した。
数値実験により, この手法は, 繰り返しニューラルネットワーク, 1次元畳み込みニューラルネットワーク, 多段階フィードフォワードモデルなどのブラックボックス深層ニューラルネットワークモデルより, よりロバストで高精度な, 周期的応力経路の予測を可能にすることが明らかになった。
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