論文の概要: Graph Neural Networks-based Hybrid Framework For Predicting Particle
Crushing Strength
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.13909v1
- Date: Wed, 26 Jul 2023 02:18:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-27 13:46:19.144278
- Title: Graph Neural Networks-based Hybrid Framework For Predicting Particle
Crushing Strength
- Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークを用いた粒子破砕強度予測用ハイブリッドフレームワーク
- Authors: Tongya Zheng, Tianli Zhang, Qingzheng Guan, Wenjie Huang, Zunlei Feng,
Mingli Song, Chun Chen
- Abstract要約: 粒子破砕の機械的挙動を特徴付けるためにグラフニューラルネットワークを用いる。
我々は,粒状フラグメントビューにおける粒子破砕強度を予測するために,GNNに基づくハイブリッドフレームワークを考案した。
我々のデータとコードはhttps://github.com/doujiang-zheng/GNN-For-Particle-Crushingで公開されています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.05985193732974
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Graph Neural Networks have emerged as an effective machine learning tool for
multi-disciplinary tasks such as pharmaceutical molecule classification and
chemical reaction prediction, because they can model non-euclidean
relationships between different entities. Particle crushing, as a significant
field of civil engineering, describes the breakage of granular materials caused
by the breakage of particle fragment bonds under the modeling of numerical
simulations, which motivates us to characterize the mechanical behaviors of
particle crushing through the connectivity of particle fragments with Graph
Neural Networks (GNNs). However, there lacks an open-source large-scale
particle crushing dataset for research due to the expensive costs of laboratory
tests or numerical simulations. Therefore, we firstly generate a dataset with
45,000 numerical simulations and 900 particle types to facilitate the research
progress of machine learning for particle crushing. Secondly, we devise a
hybrid framework based on GNNs to predict particle crushing strength in a
particle fragment view with the advances of state of the art GNNs. Finally, we
compare our hybrid framework against traditional machine learning methods and
the plain MLP to verify its effectiveness. The usefulness of different features
is further discussed through the gradient attribution explanation w.r.t the
predictions. Our data and code are released at
https://github.com/doujiang-zheng/GNN-For-Particle-Crushing.
- Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワークは、異なる実体間の非ユークリッド関係をモデル化できるため、薬品分子の分類や化学反応予測のような多分野のタスクに有効な機械学習ツールとして登場した。
粒子破砕は土木工学の重要な分野として、粒子断片結合の破壊による粒状物質の破壊を数値シミュレーションのモデルで記述し、粒子断片とグラフニューラルネットワーク(GNN)との接続を通して粒子破砕の機械的挙動を特徴づける動機となった。
しかし、実験室試験や数値シミュレーションの費用がかかるため、研究用のオープンソースの大規模粒子破砕データセットが欠落している。
そこで,まず 45,000 個の数値シミュレーションと 900 個の粒子タイプからなるデータセットを生成し, 粒子破砕のための機械学習の研究の進展を促進する。
第二に, 粒子フラグメントビューにおける粒子破砕強度を予測するために, gnnsに基づくハイブリッドフレームワークを考案し, 最先端の技術gnnを用いて, 粒子破砕強度を予測する。
最後に,従来の機械学習手法と平易なmlpとのハイブリッドフレームワークを比較し,その有効性を確認した。
異なる特徴の有用性は、予測値の勾配属性説明によってさらに議論される。
我々のデータとコードはhttps://github.com/doujiang-zheng/GNN-For-Particle-Crushingで公開されています。
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