論文の概要: A Neural Network Transformer Model for Composite Microstructure Homogenization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07877v2
• Date: Wed, 29 May 2024 02:20:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 02:41:05.645002
• Title: A Neural Network Transformer Model for Composite Microstructure Homogenization
• Title（参考訳）: 複合組織均質化のためのニューラルネットワークトランスモデル
• Authors: Emil Pitz, Kishore Pochiraju,
• Abstract要約: 森田中法のような均質化法は、幅広い構成特性に対して急速な均質化をもたらす。 本稿では,様々なミクロ構造の知識を捉えたトランスフォーマーニューラルネットワークアーキテクチャについて述べる。 ネットワークは、履歴に依存し、非線形で、均質化されたストレス-ひずみ応答を予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2277343096128712
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Heterogeneity and uncertainty in a composite microstructure lead to either computational bottlenecks if modeled rigorously or to solution inaccuracies in the stress field and failure predictions if approximated. Although methods suitable for analyzing arbitrary and non-linear microstructures exist, their computational cost makes them impractical to use in large-scale structural analysis. Surrogate models or Reduced Order Models (ROMs) commonly enhance efficiencies but are typically calibrated with a single microstructure. Homogenization methods, such as the Mori-Tanaka method, offer rapid homogenization for a wide range of constituent properties. However, simplifying assumptions, like stress and strain averaging in phases, render the consideration of both deterministic and stochastic variations in microstructure infeasible. This paper illustrates a transformer neural network architecture that captures the knowledge of various microstructures and constituents, enabling it to function as a computationally efficient homogenization surrogate model. Given an image or an abstraction of an arbitrary composite microstructure of linearly elastic fibers in an elastoplastic matrix, the transformer network predicts the history-dependent, non-linear, and homogenized stress-strain response. Two methods for encoding microstructure features were tested: calculating two-point statistics using Principal Component Analysis (PCA) for dimensionality reduction and employing an autoencoder with a Convolutional Neural Network (CNN). Both methods accurately predict the homogenized material response. The developed transformer neural network offers an efficient means for microstructure-to-property translation, generalizable and extendable to a variety of microstructures. The paper describes the network architecture, training and testing data generation, and performance under cycling and random loadings.
• Abstract（参考訳）: 複合組織における不均一性と不確実性は、厳密にモデル化された場合の計算ボトルネックか、応力場における解の不正確さと、近似された場合の故障予測につながる。 任意の構造と非線形構造を解析するのに適する手法は存在するが、その計算コストは大規模構造解析において実用的ではない。 サロゲートモデル (Surrogate Model) またはリダクションオーダーモデル (ROM) は、一般的に効率を高めるが、通常は単一のマイクロ構造でキャリブレーションされる。 森田中法のような均質化法は、幅広い構成特性に対して急速な均質化をもたらす。 しかし、位相における応力やひずみ平均化のような仮定を単純化することは、ミクロ構造における決定論的および確率的バリエーションの両方を考慮すべきである。 本稿では,様々なミクロ構造や構成成分の知識を捉えるトランスフォーマーニューラルネットワークアーキテクチャについて述べる。 エラストプラストマトリックス内の線形弾性繊維の任意の合成ミクロ構造のイメージや抽象化が与えられた場合、トランスフォーマーネットワークは、履歴依存、非線形、均質化されたストレス-ひずみ応答を予測する。 主成分分析 (PCA) を用いた2点統計計算と, 畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いたオートエンコーダを用いた。 どちらの手法も、均質化物質応答を正確に予測する。 開発されたトランスニューラルネットワークは、様々なミクロ構造に一般化可能で拡張可能な、ミクロ構造間翻訳の効率的な手段を提供する。 本稿では,サイクリングおよびランダム負荷下でのネットワークアーキテクチャ,データ生成のトレーニングとテスト,パフォーマンスについて述べる。

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