論文の概要: Theory-Guided Machine Learning for Process Simulation of Advanced Composites

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.16010v1
• Date: Tue, 30 Mar 2021 00:49:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-31 14:46:27.777948
• Title: Theory-Guided Machine Learning for Process Simulation of Advanced Composites
• Title（参考訳）: 複合材料プロセスシミュレーションのための理論誘導型機械学習
• Authors: Navid Zobeiry, Anoush Poursartip
• Abstract要約: Theory-Guided Machine Learning (TGML)は、物理法則をMLアルゴリズムに統合することを目指している。 本稿では, 複合材料の加工過程における熱管理に関する3つのケーススタディについて述べる。
• 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: Science-based simulation tools such as Finite Element (FE) models are routinely used in scientific and engineering applications. While their success is strongly dependent on our understanding of underlying governing physical laws, they suffer inherent limitations including trade-off between fidelity/accuracy and speed. The recent rise of Machine Learning (ML) proposes a theory-agnostic paradigm. In complex multi-physics problems, however, creating large enough datasets for successful training of ML models has proven to be challenging. One promising strategy to bridge the divide between these approaches and take advantage of their respective strengths is Theory-Guided Machine Learning (TGML) which aims to integrate physical laws into ML algorithms. In this paper, three case studies on thermal management during processing of advanced composites are presented and studied using FE, ML and TGML. A structured approach to incrementally adding increasingly complex physics to training of TGML model is presented. The benefits of TGML over ML models are seen in more accurate predictions, particularly outside the training region, and ability to train with small datasets. One benefit of TGML over FE is significant speed improvement to potentially develop real-time feedback systems. A recent successful implementation of a TGML model to assess producibility of aerospace composite parts is presented.
• Abstract（参考訳）: 有限要素(FE)モデルのような科学に基づくシミュレーションツールは、科学や工学の応用において日常的に使われている。 彼らの成功は、基礎となる物理法則に対する我々の理解に大きく依存しているが、忠実さ/正確さとスピードのトレードオフなど、固有の制限に苦しめられている。 最近の機械学習(ML)の台頭は理論に依存しないパラダイムを提案する。 しかし、複雑な多物理問題では、MLモデルのトレーニングを成功させるために十分なデータセットを作成することは困難であることが証明されている。 これらのアプローチの分割をブリッジし、それぞれの強みを活用するための有望な戦略の1つは、物理法則をMLアルゴリズムに統合することを目的とした理論誘導機械学習(TGML)である。 本稿では, 複合材料加工における熱管理の3つの事例について, FE, ML, TGMLを用いて検討した。 TGMLモデルのトレーニングに、より複雑な物理を漸進的に追加するための構造化アプローチを示す。 MLモデルよりもTGMLの利点は、特にトレーニング領域外のより正確な予測と、小さなデータセットでトレーニングする能力に見ることができる。 FEに対するTGMLの利点の1つは、リアルタイムフィードバックシステムを開発するための大幅なスピード改善である。 近年,航空宇宙複合部品の製作性を評価するtgmlモデルの実装が成功している。

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