論文の概要: Neural oscillators for magnetic hysteresis modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12002v1
• Date: Wed, 23 Aug 2023 08:41:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-24 15:08:03.476980
• Title: Neural oscillators for magnetic hysteresis modeling
• Title（参考訳）: 磁気ヒステリシスモデリングのためのニューラルオシレータ
• Authors: Abhishek Chandra, Taniya Kapoor, Bram Daniels, Mitrofan Curti, Koen Tiels, Daniel M. Tartakovsky, Elena A. Lomonova
• Abstract要約: ヒステリシスは科学と工学においてユビキタスな現象である。 この現象をモデル化し定量化するために, 常微分方程式に基づくリカレントニューラルネットワーク (RNN) 手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7444373636055321
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hysteresis is a ubiquitous phenomenon in science and engineering; its modeling and identification are crucial for understanding and optimizing the behavior of various systems. We develop an ordinary differential equation-based recurrent neural network (RNN) approach to model and quantify the hysteresis, which manifests itself in sequentiality and history-dependence. Our neural oscillator, HystRNN, draws inspiration from coupled-oscillatory RNN and phenomenological hysteresis models to update the hidden states. The performance of HystRNN is evaluated to predict generalized scenarios, involving first-order reversal curves and minor loops. The findings show the ability of HystRNN to generalize its behavior to previously untrained regions, an essential feature that hysteresis models must have. This research highlights the advantage of neural oscillators over the traditional RNN-based methods in capturing complex hysteresis patterns in magnetic materials, where traditional rate-dependent methods are inadequate to capture intrinsic nonlinearity.
• Abstract（参考訳）: ヒステリシスは科学や工学においてユビキタスな現象であり、そのモデリングと識別は様々なシステムの振る舞いを理解し最適化するために重要である。 我々は,逐次性や履歴依存性に現れるヒステリシスをモデル化し,定量化するために,常微分方程式に基づくリカレントニューラルネットワーク(rnn)手法を開発した。 我々のニューラル発振器HystRNNは、結合振動RNNと現象ヒステリシスモデルからインスピレーションを得て、隠れた状態を更新する。 HystRNNの性能は、一階反転曲線とマイナーループを含む一般化シナリオを予測するために評価される。 その結果,HystRNNは,ヒステリシスモデルが持つべき重要な特徴である,未学習領域への行動の一般化能力を示した。 本研究は、従来のrnn法よりも、従来のレート依存法が固有非線形を捉えるのに不十分な磁性材料における複雑なヒステリシスパターンを捉える際のニューラルオシレータの利点を強調する。

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