論文の概要: Cell division in deep material networks applied to multiscale strain localization modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.07226v1
• Date: Mon, 18 Jan 2021 18:24:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-27 05:45:01.164051
• Title: Cell division in deep material networks applied to multiscale strain localization modeling
• Title（参考訳）: 深層材料ネットワークにおける細胞分裂のマルチスケールひずみ局在モデリングへの応用
• Authors: Zeliang Liu
• Abstract要約: deep material networks(dmn)は、ビルディングブロックに組み込みメカニクスを持つ機械学習モデルである。 ネットワーク上のスケール遷移を追跡するために新しいセル分割スキームが提案され、その一貫性は適合パラメータの物理によって保証される。 細胞中の新たな亀裂表面は凝集層を豊かにすることでモデル化され、亀裂発生と進化のために障害アルゴリズムが開発されている。
• 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: Despite the increasing importance of strain localization modeling (e.g., failure analysis) in computer-aided engineering, there is a lack of effective approaches to consistently modeling related material behaviors across multiple length scales. We aim to address this gap within the framework of deep material networks (DMN) - a physics-based machine learning model with embedded mechanics in the building blocks. A new cell division scheme is proposed to track the scale transition through the network, and its consistency is ensured by the physics of fitting parameters. Essentially, each microscale node in the bottom layer is described by an ellipsoidal cell with its dimensions back-propagated from the macroscale material point. New crack surfaces in the cell are modeled by enriching cohesive layers, and failure algorithms are developed for crack initiation and evolution in the implicit DMN analysis. Besides single material point studies, we apply the multiscale model to concurrent multiscale simulations for the dynamic crush of a particle-reinforced composite tube and various tests on carbon fiber reinforced polymer composites. For the latter, experimental validations on an off-axis tensile test specimen are also provided.
• Abstract（参考訳）: コンピュータ支援工学におけるひずみ局所化モデリング(例えば、故障解析)の重要性は高まっているが、複数の長さスケールにわたる関連物質挙動を一貫してモデル化するための効果的なアプローチは存在しない。 このギャップを、ビルディングブロックに埋め込まれた物理ベースの機械学習モデルであるディープマテリアルネットワーク(DMN)のフレームワーク内で解決することを目指している。 ネットワーク上のスケール遷移を追跡するために新しいセル分割スキームが提案され、その一貫性は適合パラメータの物理によって保証される。 本質的には、下層の各マイクロスケールノードは、その次元がマクロスケールの材料点からバックプロパゲーションされた楕円体細胞によって記述される。 セル内の新しい亀裂面は凝集層を濃縮することによってモデル化され、暗黙のDMN分析において亀裂発生と進展のための故障アルゴリズムが開発された。 粒子強化複合管の動的破砕と炭素繊維強化ポリマー複合材料の各種試験について, マルチスケールモデルを同時マルチスケールシミュレーションに適用した。 後者については,オフ軸引張試験試料の実験的検証も行う。

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