論文の概要: Neural Networks and Friction: Slide, Hold, Learn

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14148v3
• Date: Wed, 28 Feb 2024 21:09:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-01 17:32:22.572029
• Title: Neural Networks and Friction: Slide, Hold, Learn
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークと摩擦:スライド,ホールド,学習
• Authors: Joaquin Garcia-Suarez
• Abstract要約: 本稿では,リカレントニューラルネットワーク(Recurrent Neural Networks, RNN)が,合成データから速度と状態の摩擦則の複雑な力学を学習する能力を持っていることを示す。 ネットワークのトレーニングに使用されるデータは、従来の速度と状態の摩擦方程式の適用によって生成される。 その結果、RNNはGRUアーキテクチャを用いて、速度ジャンプによる摩擦係数の変化を効果的に予測できることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In this study, it is demonstrated that Recurrent Neural Networks (RNNs), specifically those utilizing Gated Recurrent Unit (GRU) architecture, possess the capability to learn the complex dynamics of rate-and-state friction laws from synthetic data. The data employed for training the network is generated through the application of traditional rate-and-state friction equations coupled with the aging law for state evolution. A novel aspect of our approach is the formulation of a loss function that explicitly accounts for initial conditions, the direct effect, and the evolution of state variables during training. It is found that the RNN, with its GRU architecture, effectively learns to predict changes in the friction coefficient resulting from velocity jumps, thereby showcasing the potential of machine learning models in understanding and simulating the physics of frictional processes.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,RNN(Recurrent Neural Networks),特にGRU(Gated Recurrent Unit)アーキテクチャを利用するものは,合成データから速度と状態の摩擦則の複雑な力学を学習する能力を有することを示した。 ネットワークのトレーニングに使用されるデータは、従来の速度と状態の摩擦方程式を、状態進化の老化則と組み合わせることで生成される。 我々のアプローチの新たな側面は、初期条件、直接効果、および訓練中の状態変数の進化を明示的に説明する損失関数の定式化である。 実験結果から, rnnは, gruアーキテクチャを用いて, 速度ジャンプによる摩擦係数の変化を効果的に予測し, 摩擦過程の物理の理解とシミュレーションにおいて機械学習モデルの可能性を示した。

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