論文の概要: Deep Learning Approaches for Dynamic Mechanical Analysis of Viscoelastic Fiber Composites

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15188v1
• Date: Fri, 20 Oct 2023 23:33:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 22:43:43.658144
• Title: Deep Learning Approaches for Dynamic Mechanical Analysis of Viscoelastic Fiber Composites
• Title（参考訳）: 粘弾性繊維複合材料の動的力学解析のための深層学習手法
• Authors: Victor Hoffmann (1), Ilias Nahmed (1), Parisa Rastin (1 and 2), Gu\'ena\"el Cabanes (3), Julien Boisse (4) ((1) ENSMN, (2) LORIA UMR 7503, (3) LIPN UMR 7030, (4) LEMTA UMR 7563)
• Abstract要約: 強化ポリマー(RP)複合材料は、快適性、安全性、エネルギー効率を高めるために不可欠である。 マシンラーニング(ML)を使用して、マイクロ構造の設計と理解を迅速化することへの関心が高まっています。 本稿では, 深層ニューラルネットワークを用いて微細構造を機械的特性にマッピングし, プロセスの高速化と, 所望の特性から微細構造の生成を可能にすることを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The increased adoption of reinforced polymer (RP) composite materials, driven by eco-design standards, calls for a fine balance between lightness, stiffness, and effective vibration control. These materials are integral to enhancing comfort, safety, and energy efficiency. Dynamic Mechanical Analysis (DMA) characterizes viscoelastic behavior, yet there's a growing interest in using Machine Learning (ML) to expedite the design and understanding of microstructures. In this paper we aim to map microstructures to their mechanical properties using deep neural networks, speeding up the process and allowing for the generation of microstructures from desired properties.
• Abstract（参考訳）: エコデザイン標準によって駆動される強化ポリマー(RP)複合材料の採用が増加し、光度、剛性、効果的な振動制御の微妙なバランスが求められた。 これらの材料は快適さ、安全性、エネルギー効率を高めるのに不可欠である。 動的力学解析(dma)は粘弾性挙動を特徴付けるが、組織の設計と理解を迅速化する機械学習(ml)の利用への関心は高まっている。 本稿では, 深層ニューラルネットワークを用いて微細構造を機械的特性にマッピングし, プロセスの高速化と, 所望の特性から微細構造の生成を可能にすることを目的とする。

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