論文の概要: Thermodynamic Consistent Neural Networks for Learning Material Interfacial Mechanics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.14172v1
• Date: Sat, 28 Nov 2020 17:25:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-09-19 19:56:45.883341
• Title: Thermodynamic Consistent Neural Networks for Learning Material Interfacial Mechanics
• Title（参考訳）: 材料界面力学学習のための熱力学的一貫性ニューラルネットワーク
• Authors: Jiaxin Zhang, Congjie Wei, Chenglin Wu
• Abstract要約: トラクション・セパレーション関係(TSR)は、開口中の材料界面の力学的挙動を定量的に記述する。 ニューラルネットワークはロードパスとうまく適合するが、物理の法則に従わないことが多い。 本稿では,TSRのデータ駆動モデルを構築するための熱力学的一貫したニューラルネットワーク (TCNN) を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.087530833458481
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: For multilayer materials in thin substrate systems, interfacial failure is one of the most challenges. The traction-separation relations (TSR) quantitatively describe the mechanical behavior of a material interface undergoing openings, which is critical to understand and predict interfacial failures under complex loadings. However, existing theoretical models have limitations on enough complexity and flexibility to well learn the real-world TSR from experimental observations. A neural network can fit well along with the loading paths but often fails to obey the laws of physics, due to a lack of experimental data and understanding of the hidden physical mechanism. In this paper, we propose a thermodynamic consistent neural network (TCNN) approach to build a data-driven model of the TSR with sparse experimental data. The TCNN leverages recent advances in physics-informed neural networks (PINN) that encode prior physical information into the loss function and efficiently train the neural networks using automatic differentiation. We investigate three thermodynamic consistent principles, i.e., positive energy dissipation, steepest energy dissipation gradient, and energy conservative loading path. All of them are mathematically formulated and embedded into a neural network model with a novel defined loss function. A real-world experiment demonstrates the superior performance of TCNN, and we find that TCNN provides an accurate prediction of the whole TSR surface and significantly reduces the violated prediction against the laws of physics.
• Abstract（参考訳）: 薄い基板系における多層膜材料では界面破壊が最も困難である。 トラクション分離関係(tsr)は、複雑な荷重下での界面障害の理解と予測に不可欠である開口部を有する材料界面の機械的挙動を定量的に記述する。 しかし、既存の理論モデルは、実験的な観測から現実世界のTSRを十分に学ぶのに十分な複雑さと柔軟性に制限がある。 ニューラルネットワークはロードパスとうまく適合するが、実験データの欠如と隠れた物理的メカニズムの理解のため、物理学の法則に従わないことが多い。 本稿では,TSRのデータ駆動モデルを構築するための熱力学的一貫したニューラルネットワーク (TCNN) を提案する。 TCNNは物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)の最近の進歩を活用して、過去の物理情報を損失関数にエンコードし、自動微分を用いてニューラルネットワークを効率的に訓練する。 本研究では,3つの熱力学的一貫した原理,すなわち正のエネルギー散逸,最急なエネルギー散逸勾配,エネルギー保守的な負荷経路について検討する。 これらはすべて数学的に定式化され、新たに定義された損失関数を持つニューラルネットワークモデルに埋め込まれる。 実世界の実験はTCNNの優れた性能を示し、TNNはTSR表面全体の正確な予測を提供し、物理法則に対する違反予測を著しく低減する。

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