論文の概要: Crack-Net: Prediction of Crack Propagation in Composites
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13626v1
- Date: Sun, 24 Sep 2023 12:57:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-26 18:32:28.103006
- Title: Crack-Net: Prediction of Crack Propagation in Composites
- Title(参考訳): crack-net: 複合材料のき裂進展予測
- Authors: Hao Xu, Wei Fan, Ambrose C. Taylor, Dongxiao Zhang, Lecheng Ruan,
Rundong Shi
- Abstract要約: クラックネット(Crack-Net)は, ひび割れ進展と応力応答の関係を組み込んで, 複合材料における破壊過程を予測するフレームワークである。
クラックネットは, 所定の複合設計におけるひび割れ成長パターンと応力-ひずみ曲線の長期的変化を正確に予測する優れた能力を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.284066773981262
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Computational solid mechanics has become an indispensable approach in
engineering, and numerical investigation of fracture in composites is essential
as composites are widely used in structural applications. Crack evolution in
composites is the bridge to elucidate the relationship between the
microstructure and fracture performance, but crack-based finite element methods
are computationally expensive and time-consuming, limiting their application in
computation-intensive scenarios. Here we propose a deep learning framework
called Crack-Net, which incorporates the relationship between crack evolution
and stress response to predict the fracture process in composites. Trained on a
high-precision fracture development dataset generated using the phase field
method, Crack-Net demonstrates a remarkable capability to accurately forecast
the long-term evolution of crack growth patterns and the stress-strain curve
for a given composite design. The Crack-Net captures the essential principle of
crack growth, which enables it to handle more complex microstructures such as
binary co-continuous structures. Moreover, transfer learning is adopted to
further improve the generalization ability of Crack-Net for composite materials
with reinforcements of different strengths. The proposed Crack-Net holds great
promise for practical applications in engineering and materials science, in
which accurate and efficient fracture prediction is crucial for optimizing
material performance and microstructural design.
- Abstract(参考訳): 計算固体力学は工学において欠かせないアプローチとなり、複合材料の破壊の数値的研究は複合材料が構造的応用に広く使われているため不可欠である。
複合材料における亀裂進展は, 微細構造と破壊性能の関係を解明するための橋梁であるが, ひび割れに基づく有限要素法は計算コストが高く, 時間を要するため, 計算集約シナリオでの応用が制限される。
本稿では,複合材料の破壊過程を予測するために,亀裂進展と応力応答の関係を組み込んだcrack-netと呼ばれる深層学習フレームワークを提案する。
crack-netは, 位相場法を用いて生成した高精度き裂進展データセットに基づいて, き裂進展パターンの長期変化と応力-ひずみ曲線を正確に予測する能力を示す。
クラックネットは亀裂成長の本質的な原理を捉え、二元連続構造のようなより複雑な構造を扱うことができる。
さらに, 強度の異なる複合材料におけるクラックネットの一般化能力を向上させるために, 転写学習を採用した。
提案するclarch-netは, 材料性能およびミクロ組織設計の最適化において, 高精度かつ効率的な破壊予測が不可欠である工学および材料科学の実用化に大いに期待されている。
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