Fugu-MT 論文翻訳(概要): Physics Informed Neural Network for Dynamic Stress Prediction

論文の概要: Physics Informed Neural Network for Dynamic Stress Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16190v1
Date: Mon, 28 Nov 2022 16:03:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-30 16:57:21.086874
Title: Physics Informed Neural Network for Dynamic Stress Prediction
Title（参考訳）: 動的応力予測のための物理インフォームドニューラルネットワーク
Authors: Hamed Bolandi, Gautam Sreekumar, Xuyang Li, Nizar Lajnef, Vishnu Naresh Boddeti
Abstract要約: 有限要素シミュレーションに基づいて, 応力分布の全列を予測するために, 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)モデルを提案する。自動微分を用いて、深層ニューラルネットワークの損失関数にPDEを埋め込み、測定やPDEからの情報を取り込む。 PINN-Stressモデルは、ほぼリアルタイムで応力分布の列を予測でき、PINNなしではモデルよりも良く一般化できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.588266927411434
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Structural failures are often caused by catastrophic events such as earthquakes and winds. As a result, it is crucial to predict dynamic stress distributions during highly disruptive events in real time. Currently available high-fidelity methods, such as Finite Element Models (FEMs), suffer from their inherent high complexity. Therefore, to reduce computational cost while maintaining accuracy, a Physics Informed Neural Network (PINN), PINN-Stress model, is proposed to predict the entire sequence of stress distribution based on Finite Element simulations using a partial differential equation (PDE) solver. Using automatic differentiation, we embed a PDE into a deep neural network's loss function to incorporate information from measurements and PDEs. The PINN-Stress model can predict the sequence of stress distribution in almost real-time and can generalize better than the model without PINN.
Abstract（参考訳）: 構造的破壊はしばしば地震や風などの壊滅的な出来事によって引き起こされる。その結果, 動的応力分布をリアルタイムに予測することが重要である。現在利用可能な有限要素モデル(FEM)のような高忠実度メソッドは、その固有の高複雑性に悩まされている。そこで, 精度を維持しつつ計算コストを削減するため, 偏微分方程式 (PDE) を用いた有限要素シミュレーションに基づいて, 応力分布の全列を予測するために, PINN-Stressモデル(Physical Informed Neural Network)を提案する。自動微分を用いて、深層ニューラルネットワークの損失関数にPDEを埋め込み、測定やPDEからの情報を取り込む。 PINN-Stressモデルは、ほぼリアルタイムで応力分布の列を予測でき、PINNなしではモデルよりも良く一般化できる。

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