論文の概要: Solving practical multi-body dynamics problems using a single neural operator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00222v1
• Date: Sat, 1 Oct 2022 08:39:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 16:20:02.835524
• Title: Solving practical multi-body dynamics problems using a single neural operator
• Title（参考訳）: 単一ニューラル演算子を用いた実用多体ダイナミクス問題の解法
• Authors: Wenhao Ding, Qing He, Hanghang Tong, Qingjing Wang, Ping Wang
• Abstract要約: PINO-MBDは,実用的な多体動力学的問題を解くためのディープラーニングフレームワークである。 PINO-MBDは、数十ものネットワーク、あるいは数百のネットワークをトレーニングする代わりに、マルチボディシステムの全量に単一のネットワークを使用する。 本研究では,PINO-MBDの柔軟性と実用性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.363646159367946
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As a fundamental design tool in many engineering disciplines, multi-body dynamics (MBD) models a complex structure with a differential equation group containing multiple physical quantities. Engineers must constantly adjust structures at the design stage, which requires a highly efficient solver. The rise of deep learning technologies has offered new perspectives on MBD. Unfortunately, existing black-box models suffer from poor accuracy and robustness, while the advanced methodologies of single-output operator regression cannot deal with multiple quantities simultaneously. To address these challenges, we propose PINO-MBD, a deep learning framework for solving practical MBD problems based on the theory of physics-informed neural operator (PINO). PINO-MBD uses a single network for all quantities in a multi-body system, instead of training dozens, or even hundreds of networks as in the existing literature. We demonstrate the flexibility and feasibility of PINO-MBD for one toy example and two practical applications: vehicle-track coupled dynamics (VTCD) and reliability analysis of a four-storey building. The performance of VTCD indicates that our framework outperforms existing software and machine learning-based methods in terms of efficiency and precision, respectively. For the reliability analysis, PINO-MBD can provide higher-resolution results in less than a quarter of the time incurred when using the probability density evolution method (PDEM). This framework integrates mechanics and deep learning technologies and may reveal a new concept for MBD and probabilistic engineering.
• Abstract（参考訳）: 多くの工学分野における基本的な設計ツールとして、多体力学(MBD)は、複数の物理量を含む微分方程式群を持つ複素構造をモデル化する。 エンジニアは設計段階で常に構造を調整しなければなりません。 ディープラーニング技術の台頭はMBDに新たな視点をもたらした。 残念ながら、既存のブラックボックスモデルは精度とロバスト性に乏しいが、単一出力演算子の回帰の高度な手法は同時に複数の量を扱うことはできない。 これらの課題に対処するために,物理インフォームド・ニューラル演算子(PINO)の理論に基づいて,実用的なMBD問題を解決するためのディープラーニングフレームワークであるPINO-MBDを提案する。 PINO-MBDは、既存の文献のように数十のネットワークや数百のネットワークをトレーニングする代わりに、マルチボディシステムにおいて、すべての量に対して単一のネットワークを使用する。 自動車軌道結合力学(VTCD)と4階建て建築物の信頼性解析の2つの実践的応用例とPINO-MBDの柔軟性と実現可能性を示す。 VTCDの性能は、我々のフレームワークが既存のソフトウェアと機械学習ベースの手法をそれぞれ効率と精度で上回っていることを示している。 信頼性解析のために、PINO-MBD は確率密度進化法 (PDEM) を用いて得られた時間の4分の1以下で高分解能な結果が得られる。 このフレームワークはメカニクスとディープラーニング技術を統合し、MBDと確率工学の新しい概念を明らかにする。

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