論文の概要: Data-Driven Dynamic Friction Models based on Recurrent Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14148v5
• Date: Fri, 23 Aug 2024 20:08:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 19:49:00.141346
• Title: Data-Driven Dynamic Friction Models based on Recurrent Neural Networks
• Title（参考訳）: リカレントニューラルネットワークに基づくデータ駆動動的摩擦モデル
• Authors: Joaquin Garcia-Suarez,
• Abstract要約: ゲーテッド・リカレント・ユニット(GRU)アーキテクチャに基づくリカレントニューラルネットワーク(RNN)は、合成データからレート・アンド・ステート摩擦則の複雑な力学を学習する。 その結果, GRUをベースとしたRNNは, 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わかった。
• 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 letter, it is demonstrated that Recurrent Neural Networks (RNNs) based on Gated Recurrent Unit (GRU) architecture, possess the capability to learn the complex dynamics of rate-and-state friction (RSF) laws from synthetic data. The data employed for training the network is generated through the application of traditional RSF equations coupled with either the aging law or the slip law for state evolution. A novel aspect of this approach is the formulation of a loss function that explicitly accounts for the direct effect by means of automatic differentiation. It is found that the GRU-based RNNs effectively learns to predict changes in the friction coefficient resulting from velocity jumps (with and without noise in the target data), thereby showcasing the potential of machine learning models in capturing and simulating the physics of frictional processes. Current limitations and challenges are discussed.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, Gated Recurrent Unit (GRU) アーキテクチャに基づくRecurrent Neural Networks (RNN) が, 合成データから率と状態の摩擦(RSF)法則の複雑な力学を学習する能力を有することを示す。 ネットワークのトレーニングに使用されるデータは、老朽化法則やスリップ法則と結合した従来のRCF方程式の適用によって生成される。 このアプローチの新たな側面は、自動微分による直接効果を明示的に説明する損失関数の定式化である。 その結果, GRUをベースとしたRNNは, 速度跳躍による摩擦係数の変化を効果的に予測し, 摩擦過程の物理を捉え, シミュレーションする機械学習モデルの可能性を示すことがわかった。 現在の制限と課題について論じる。

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