論文の概要: A micromechanics-based recurrent neural networks model for path-dependent cyclic deformation of short fiber composites

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00842v1
• Date: Tue, 27 Sep 2022 12:14:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 17:03:29.084726
• Title: A micromechanics-based recurrent neural networks model for path-dependent cyclic deformation of short fiber composites
• Title（参考訳）: 短繊維複合材料の経路依存循環変形に対するマイクロメカニクスに基づくリカレントニューラルネットワークモデル
• Authors: J. Friemann, B. Dashtbozorg, M. Fagerstr\"om, S.M. Mirkhalaf
• Abstract要約: 本研究では, 短繊維強化複合材料の経路依存性弾塑性応力応答を予測するために, 繰り返し深部ニューラルネットワークモデルを訓練する。 このモデルは、独立したマイクロメカニカルシミュレーションと比較した場合、計算的に非常に正確な予測を与える。
• 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: The macroscopic response of short fiber reinforced composites is dependent on an extensive range of microstructural parameters. Thus, micromechanical modeling of these materials is challenging and in some cases, computationally expensive. This is particularly important when path-dependent plastic behavior is needed to be predicted. A solution to this challenge is to enhance micromechanical solutions with machine learning techniques such as artificial neural networks. In this work, a recurrent deep neural network model is trained to predict the path-dependent elasto-plastic stress response of short fiber reinforced composites, given the microstructural parameters and the strain path. Micromechanical meanfield simulations are conducted to create a data base for training the validating the model. The model gives very accurate predictions in a computationally efficient manner when compared with independent micromechanical simulations.
• Abstract（参考訳）: 短繊維強化複合材料のマクロ応答は, 広範囲のミクロ組織パラメータに依存する。 したがって、これらの材料のマイクロメカニカルモデリングは困難であり、場合によっては計算コストがかかる。 これは、経路依存的なプラスチックの挙動を予測する必要がある場合に特に重要である。 この課題の解決策は、人工ニューラルネットワークのような機械学習技術によるマイクロメカニカルソリューションを強化することである。 本研究では, 短繊維強化複合材料の経路依存性弾塑性応力応答を予測するために, 微細構造パラメータとひずみ経路を考慮し, 繰り返し深部ニューラルネットワークモデルを訓練した。 マイクロメカニカル平均場シミュレーションを行い、モデルの検証をトレーニングするためのデータベースを作成する。 このモデルは、独立したマイクロメカニカルシミュレーションと比較した場合、計算的に非常に正確な予測を与える。

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