論文の概要: Adapting U-Net for linear elastic stress estimation in polycrystal Zr microstructures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08541v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 11:36:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-16 18:17:36.442284
• Title: Adapting U-Net for linear elastic stress estimation in polycrystal Zr microstructures
• Title（参考訳）: 多結晶Zr組織における線形弾性応力推定のための適応U-Net
• Authors: J. D. Langcaster, D. S. Balint and M. R. Wenman
• Abstract要約: U-Net畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャの変種として, a-Zr(hcp)多結晶結晶粒構造における線形弾性適合応力を推定する手法を提案する。 ネットワーク性能は粒状構造規則性やテクスチャと相関せず,任意のZr結晶構造にトレーニングセットを超えたネットワークの一般化を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: A variant of the U-Net convolutional neural network architecture is proposed to estimate linear elastic compatibility stresses in a-Zr (hcp) polycrystalline grain structures. Training data was generated using VGrain software with a regularity alpha of 0.73 and uniform random orientation for the grain structures and ABAQUS to evaluate the stress welds using the finite element method. The initial dataset contains 200 samples with 20 held from training for validation. The network gives speedups of around 200x to 6000x using a CPU or GPU, with signifcant memory savings, compared to finite element analysis with a modest reduction in accuracy of up to 10%. Network performance is not correlated with grain structure regularity or texture, showing generalisation of the network beyond the training set to arbitrary Zr crystal structures. Performance when trained with 200 and 400 samples was measured, finding an improvement in accuracy of approximately 10% when the size of the dataset was doubled.
• Abstract（参考訳）: U-Net畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャの変種として, a-Zr(hcp)多結晶結晶粒構造における線形弾性適合応力を推定する手法を提案する。 有限要素法による応力溶接の評価のために, 正則アルファ0.73のVGrainソフトウェアと粒状構造物のランダムな配向, ABAQUSを用いてトレーニングデータを生成した。 最初のデータセットには200のサンプルが含まれ、20のサンプルが検証のためにトレーニングから保持されている。 ネットワークはCPUやGPUを使って約200倍から6000倍のスピードアップを実現し、最大10%の精度で最小限の精度で有限要素解析を行う。 ネットワーク性能は粒状構造規則性やテクスチャと相関せず,任意のZr結晶構造にトレーニングセットを超えたネットワークの一般化を示す。 200と400のサンプルでトレーニングされた場合のパフォーマンスを測定し、データセットのサイズが倍になった場合の精度が約10%向上した。

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