論文の概要: A deep learning driven pseudospectral PCE based FFT homogenization
algorithm for complex microstructures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.13440v1
- Date: Tue, 26 Oct 2021 07:02:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-28 03:33:30.880386
- Title: A deep learning driven pseudospectral PCE based FFT homogenization
algorithm for complex microstructures
- Title(参考訳): 深層学習による擬似スペクトルPCEに基づく複雑な組織のためのFFT均質化アルゴリズム
- Authors: Alexander Henkes, Ismail Caylak, Rolf Mahnken
- Abstract要約: 提案手法は,従来の手法よりも高速に評価できる一方で,興味の中心モーメントを予測できることを示す。
提案手法は,従来の手法よりも高速に評価できると同時に,興味の中心モーメントを予測できることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 68.8204255655161
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This work is directed to uncertainty quantification of homogenized effective
properties for composite materials with complex, three dimensional
microstructure. The uncertainties arise in the material parameters of the
single constituents as well as in the fiber volume fraction. They are taken
into account by multivariate random variables. Uncertainty quantification is
achieved by an efficient surrogate model based on pseudospectral polynomial
chaos expansion and artificial neural networks. An artificial neural network is
trained on synthetic binary voxelized unit cells of composite materials with
uncertain three dimensional microstructures, uncertain linear elastic material
parameters and different loading directions. The prediction goals of the
artificial neural network are the corresponding effective components of the
elasticity tensor, where the labels for training are generated via a fast
Fourier transform based numerical homogenization method. The trained artificial
neural network is then used as a deterministic solver for a pseudospectral
polynomial chaos expansion based surrogate model to achieve the corresponding
statistics of the effective properties. Three numerical examples deal with the
comparison of the presented method to the literature as well as the application
to different microstructures. It is shown, that the proposed method is able to
predict central moments of interest while being magnitudes faster to evaluate
than traditional approaches.
- Abstract(参考訳): 本研究は, 複合三次元構造を有する複合材料の均質化有効物性の不確かさの定量化に向けられた。
この不確実性は、単一成分の材料パラメータや繊維体積率にも生じる。
それらは多変量確率変数によって考慮される。
不確かさの定量化は、疑似スペクトル多項式カオス展開と人工ニューラルネットワークに基づく効率的なサロゲートモデルによって達成される。
人工ニューラルネットワークは、不確定な三次元構造、不確定な線形弾性材料パラメータ、異なる荷重方向を有する複合材料の合成二元ボクセル化単位セル上で訓練される。
ニューラルネットワークの予測目標は弾性テンソルの対応する有効成分であり、高速フーリエ変換に基づく数値均質化法によりトレーニング用ラベルを生成する。
訓練されたニューラルネットワークは、擬似スペクトル多項式カオス展開に基づくサロゲートモデルのための決定論的解法として使われ、有効特性の対応する統計量を達成する。
3つの数値的な例は、提案手法と文献の比較、および異なるミクロ構造への応用に対処する。
その結果,提案手法は従来の手法よりも高速に評価できると同時に,中心的関心モーメントを予測できることがわかった。
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