論文の概要: Generating artificial digital image correlation data using physics-guided adversarial networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15939v3
• Date: Wed, 10 Jan 2024 14:06:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-11 17:53:53.686962
• Title: Generating artificial digital image correlation data using physics-guided adversarial networks
• Title（参考訳）: 物理誘導逆ネットワークを用いた人工デジタル画像相関データの生成
• Authors: David Melching, Erik Schultheis, Eric Breitbarth
• Abstract要約: デジタル画像相関 (DIC) は, き裂標本の機械的実験を監視し評価するための貴重なツールとなっている。 実補間DIC変位に類似したクラック試験片の大量の人工変位データを直接生成する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.07180164747172
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Digital image correlation (DIC) has become a valuable tool to monitor and evaluate mechanical experiments of cracked specimen, but the automatic detection of cracks is often difficult due to inherent noise and artefacts. Machine learning models have been extremely successful in detecting crack paths and crack tips using DIC-measured, interpolated full-field displacements as input to a convolution-based segmentation model. Still, big data is needed to train such models. However, scientific data is often scarce as experiments are expensive and time-consuming. In this work, we present a method to directly generate large amounts of artificial displacement data of cracked specimen resembling real interpolated DIC displacements. The approach is based on generative adversarial networks (GANs). During training, the discriminator receives physical domain knowledge in the form of the derived von Mises equivalent strain. We show that this physics-guided approach leads to improved results in terms of visual quality of samples, sliced Wasserstein distance, and geometry score when compared to a classical unguided GAN approach.
• Abstract（参考訳）: デジタル画像相関 (DIC) は, き裂の機械的実験を監視し, 評価するための貴重なツールとなっているが, き裂の自動検出は, 固有のノイズや人工物のために難しいことが多い。 機械学習モデルは、畳み込みに基づくセグメンテーションモデルへの入力として、DIC測定された補間されたフルフィールド変位を用いてクラックパスとクラック先端を検出することに成功している。 それでも、このようなモデルのトレーニングにはビッグデータが必要です。 しかし、実験が高価で時間を要するため、科学的なデータは少ないことが多い。 本研究では,実際の補間dic変位に類似した破砕標本の多量の人工変位データを直接生成する手法を提案する。 このアプローチはgans(generative adversarial networks)に基づいている。 訓練中、判別器は、派生したフォン・ミーゼス等価ひずみの形で物理領域知識を受け取る。 この物理誘導アプローチは, 従来の非誘導ganアプローチと比較して, 試料の視覚的品質, スライスワッセルシュタイン距離, 幾何スコアの点で, よりよい結果をもたらすことを示す。

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