Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning Mechanically Driven Emergent Behavior with Message Passing Neural Networks

論文の概要: Learning Mechanically Driven Emergent Behavior with Message Passing Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.01380v1
Date: Thu, 3 Feb 2022 02:46:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-05 01:19:11.333164
Title: Learning Mechanically Driven Emergent Behavior with Message Passing Neural Networks
Title（参考訳）: メッセージパッシングニューラルネットワークによる機械駆動創発行動の学習
Authors: Peerasait Prachaseree, Emma Lejeune
Abstract要約: 非対称なBuckling Columnsデータセットを紹介する。目的は、不安定性の開始後の圧縮下での対称性破壊の方向を分類することである。 GNNモデルアーキテクチャの検討に加えて、異なる入力データ表現アプローチの効果について検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: From designing architected materials to connecting mechanical behavior across scales, computational modeling is a critical tool in solid mechanics. Recently, there has been a growing interest in using machine learning to reduce the computational cost of physics-based simulations. Notably, while machine learning approaches that rely on Graph Neural Networks (GNNs) have shown success in learning mechanics, the performance of GNNs has yet to be investigated on a myriad of solid mechanics problems. In this work, we examine the ability of GNNs to predict a fundamental aspect of mechanically driven emergent behavior: the connection between a column's geometric structure and the direction that it buckles. To accomplish this, we introduce the Asymmetric Buckling Columns (ABC) dataset, a dataset comprised of three sub-datasets of asymmetric and heterogeneous column geometries where the goal is to classify the direction of symmetry breaking (left or right) under compression after the onset of instability. Because of complex local geometry, the "image-like" data representations required for implementing standard convolutional neural network based metamodels are not ideal, thus motivating the use of GNNs. In addition to investigating GNN model architecture, we study the effect of different input data representation approaches, data augmentation, and combining multiple models as an ensemble. While we were able to obtain good results, we also showed that predicting solid mechanics based emergent behavior is non-trivial. Because both our model implementation and dataset are distributed under open-source licenses, we hope that future researchers can build on our work to create enhanced mechanics-specific machine learning pipelines for capturing the behavior of complex geometric structures.
Abstract（参考訳）: 設計された材料からスケールをまたいだ機械的挙動まで、計算モデリングは固体力学において重要なツールである。近年、物理学に基づくシミュレーションの計算コストを削減するために機械学習の利用への関心が高まっている。特に、グラフニューラルネットワーク(GNN)に依存する機械学習アプローチは、学習力学において成功している一方で、GNNのパフォーマンスは、無数の固体力学問題に関してまだ調査されていない。本研究では,GNNが機械的に駆動される創発的行動の基本的な側面,すなわち柱の幾何学構造と座屈する方向との接続を予測できる能力について検討する。これを実現するために、非対称および不均一な列ジオメトリの3つのサブデータセットからなる非対称バッキングカラム(ABC)データセットを導入し、不安定性の開始後の圧縮下での対称性破壊(左右)の方向を分類する。複雑な局所幾何学のため、標準畳み込みニューラルネットワークベースのメタモデルを実装するのに必要な「画像のような」データ表現は理想的ではない。 gnnモデルアーキテクチャの研究に加えて、様々な入力データ表現アプローチ、データ拡張、および複数のモデルをアンサンブルとして組み合わせた効果について検討する。良い結果が得られる一方で、固体力学に基づく創発行動を予測することは簡単ではないことも示しました。私たちのモデル実装とデータセットはどちらもオープンソースライセンスの下で配布されているので、将来の研究者は、複雑な幾何学的構造の振る舞いを捉えるために、機械特有の機械学習パイプラインを構築するために、我々の研究を基盤として開発できることを願っています。

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