論文の概要: Recent Advances and Applications of Machine Learning in Experimental
Solid Mechanics: A Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07647v2
- Date: Wed, 15 Mar 2023 17:10:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-16 10:37:23.172899
- Title: Recent Advances and Applications of Machine Learning in Experimental
Solid Mechanics: A Review
- Title（参考訳）: 実験固体力学における機械学習の最近の進歩と応用
- Authors: Hanxun Jin, Enrui Zhang, Horacio D. Espinosa
- Abstract要約: 機械学習(ML)の最近の進歩は、実験的な固体力学の新しい機会を提供する。
このレビューは、MLメソッドの使用に関する貴重な洞察と、固体力学の研究者が実験に組み込むための様々な例を提供することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: For many decades, experimental solid mechanics has played a crucial role in
characterizing and understanding the mechanical properties of natural and novel
materials. Recent advances in machine learning (ML) provide new opportunities
for the field, including experimental design, data analysis, uncertainty
quantification, and inverse problems. As the number of papers published in
recent years in this emerging field is exploding, it is timely to conduct a
comprehensive and up-to-date review of recent ML applications in experimental
solid mechanics. Here, we first provide an overview of common ML algorithms and
terminologies that are pertinent to this review, with emphasis placed on
physics-informed and physics-based ML methods. Then, we provide thorough
coverage of recent ML applications in traditional and emerging areas of
experimental mechanics, including fracture mechanics, biomechanics, nano- and
micro-mechanics, architected materials, and 2D material. Finally, we highlight
some current challenges of applying ML to multi-modality and multi-fidelity
experimental datasets and propose several future research directions. This
review aims to provide valuable insights into the use of ML methods as well as
a variety of examples for researchers in solid mechanics to integrate into
their experiments.
- Abstract（参考訳）: 長年にわたり、実験的な固体力学は自然および新規物質の力学特性を特徴づけ、理解する上で重要な役割を担ってきた。
機械学習(ML)の最近の進歩は、実験設計、データ分析、不確実性定量化、逆問題など、この分野に新たな機会をもたらす。
この新興分野における近年の論文の数が爆発的に増えているため、実験固体力学における最近のML応用の包括的かつ最新のレビューを行うのは時期尚早である。
本稿では、まず、このレビューに係わる共通MLアルゴリズムと用語の概要を説明し、物理インフォームドおよび物理ベースのML手法に重点を置いている。
次に, 破壊力学, バイオメカニクス, ナノ・マイクロメカニクス, 建築材料, 2次元材料など, 従来および新興の実験力学分野における最近のML応用について概説する。
最後に,MLを多モードおよび多忠実な実験データセットに適用する現在の課題を強調し,今後の研究方向性を提案する。
このレビューは、MLメソッドの使用に関する貴重な洞察と、固体力学の研究者が実験に組み込むための様々な例を提供することを目的としている。
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