論文の概要: PARC: Physics-Aware Recurrent Convolutional Neural Networks to
Assimilate Meso-scale Reactive Mechanics of Energetic Materials
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07234v3
- Date: Fri, 24 Mar 2023 19:39:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-29 03:42:32.569576
- Title: PARC: Physics-Aware Recurrent Convolutional Neural Networks to
Assimilate Meso-scale Reactive Mechanics of Energetic Materials
- Title（参考訳）: PARC: エネルギー材料のメソスケール反応力学を同化するための物理対応リカレント畳み込みニューラルネットワーク
- Authors: Phong C.H. Nguyen, Yen-Thi Nguyen, Joseph B. Choi, Pradeep K.
Seshadri, H.S. Udaykumar, and Stephen Baek
- Abstract要約: 衝撃開始エネルギー材料(EM)のメソスケール熱力学を学習する深層学習アルゴリズムであるPARCニューラルネットワークについて述べる。
PARCにおける人工ニューロンの可視化は、EM熱力学の重要な側面に光を当てることと、EMを概念化する追加レンズを提供することを実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The thermo-mechanical response of shock-initiated energetic materials (EM) is
highly influenced by their microstructures, presenting an opportunity to
engineer EM microstructure in a "materials-by-design" framework. However, the
current design practice is limited, as a large ensemble of simulations is
required to construct the complex EM structure-property-performance linkages.
We present the Physics-Aware Recurrent Convolutional (PARC) Neural Network, a
deep-learning algorithm capable of learning the mesoscale thermo-mechanics of
EM from a modest number of high-resolution direct numerical simulations (DNS).
Validation results demonstrated that PARC could predict the themo-mechanical
response of shocked EM with a comparable accuracy to DNS but with notably less
computation time. The physics awareness of PARC enhances its modeling
capabilities and generalizability, especially when challenged in unseen
prediction scenarios. We also demonstrate that visualizing the artificial
neurons at PARC can shed light on important aspects of EM thermos-mechanics and
provide an additional lens for conceptualizing EM.
- Abstract（参考訳）: 衝撃開始エネルギー材料(EM)の熱力学的応答は、そのミクロ構造の影響を強く受け、「材料・バイ・デザイン」フレームワークでEMマイクロ構造を設計する機会を与える。
しかし、複雑なem構造-プロパティー-パフォーマンスリンクを構築するには、多くのシミュレーションが必要となるため、現在の設計プラクティスは限られている。
本稿では,高分解能直接数値シミュレーション(dns)からemのメソスケール熱力学を学習できるディープラーニングアルゴリズムである,物理量認識リカレント畳み込み(parc)ニューラルネットワークを提案する。
検証結果によると、PARCは衝撃を受けたEMの機械的応答をDNSに匹敵する精度で予測できるが、計算時間は明らかに少ない。
PARCの物理学的認識はモデリング能力と一般化性を高める。
また, PARCにおける人工ニューロンの可視化は, EM熱力学の重要な面に光を当てることや, EMを概念化するための追加レンズを提供することも実証した。
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