論文の概要: Support Vector Machine Guided Reproducing Kernel Particle Method for
Image-Based Modeling of Microstructures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16402v1
- Date: Tue, 23 May 2023 19:00:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-04 11:59:51.552927
- Title: Support Vector Machine Guided Reproducing Kernel Particle Method for
Image-Based Modeling of Microstructures
- Title（参考訳）: 支持ベクターマシン誘導再生カーネル粒子法による微細構造のイメージベースモデリング
- Authors: Yanran Wang, Jonghyuk Baek, Yichun Tang, Jing Du, Mike Hillman, J. S.
Chen
- Abstract要約: 提案手法は,SVM(Support Vector Machine)分類によって導かれる。
界面修正再生カーネル粒子法(IM-RKPM)は材料界面の弱い不連続性を適切に近似するために提案される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2163458046014015
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This work presents an approach for automating the discretization and
approximation procedures in constructing digital representations of composites
from Micro-CT images featuring intricate microstructures. The proposed method
is guided by the Support Vector Machine (SVM) classification, offering an
effective approach for discretizing microstructural images. An SVM soft margin
training process is introduced as a classification of heterogeneous material
points, and image segmentation is accomplished by identifying support vectors
through a local regularized optimization problem. In addition, an
Interface-Modified Reproducing Kernel Particle Method (IM-RKPM) is proposed for
appropriate approximations of weak discontinuities across material interfaces.
The proposed method modifies the smooth kernel functions with a regularized
heavy-side function concerning the material interfaces to alleviate Gibb's
oscillations. This IM-RKPM is formulated without introducing duplicated degrees
of freedom associated with the interface nodes commonly needed in the
conventional treatments of weak discontinuities in the meshfree methods.
Moreover, IM-RKPM can be implemented with various domain integration
techniques, such as Stabilized Conforming Nodal Integration (SCNI). The
extension of the proposed method to 3-dimension is straightforward, and the
effectiveness of the proposed method is validated through the image-based
modeling of polymer-ceramic composite microstructures.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,複雑な微細構造を有するマイクロct画像から複合材料のディジタル表現を構築する際に,離散化と近似の手順を自動化する手法を提案する。
提案手法は,SVM(Support Vector Machine)分類によって導出され,マイクロ構造画像の識別に有効なアプローチを提供する。
異種材料点の分類としてSVMソフトマージントレーニングプロセスを導入し、局所正規化最適化問題を通じて支援ベクトルを同定して画像分割を行う。
さらに, 材料界面の弱い不連続性を適切に近似するために, IM-RKPM (Interface-Modified Reproduction Kernel Particle Method) を提案する。
提案手法は,Gibの振動を緩和するため,材料界面に関する正則化重辺関数でスムーズなカーネル関数を修飾する。
このIM-RKPMは、メッシュフリー法における従来の弱い不連続性の処理で一般的に必要とされるインタフェースノードと関連する重複自由度を導入することなく定式化される。
さらに、IM-RKPMは、SCNI(Stbilized Conforming Nodal Integration)のような様々なドメイン統合技術で実装できる。
提案手法の3次元化への拡張は簡単であり, 高分子-セラミックス複合材料のイメージベースモデリングにより, 提案手法の有効性が検証された。
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