論文の概要: Physics-Informed Machine Learning for Seismic Response Prediction OF Nonlinear Steel Moment Resisting Frame Structures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17992v3
• Date: Mon, 29 Apr 2024 14:47:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 23:26:08.333593
• Title: Physics-Informed Machine Learning for Seismic Response Prediction OF Nonlinear Steel Moment Resisting Frame Structures
• Title（参考訳）: 非線形スチールモーメントの地震応答予測のための物理インフォーム機械学習
• Authors: R. Bailey Bond, Pu Ren, Jerome F. Hajjar, Hao Sun,
• Abstract要約: PiML法は、非線形構造の地震応答をモデル化するために、科学的原理と物理法則をディープニューラルネットワークに統合する。 運動方程式を操作することは、システムの非線形性を学習し、物理的に解釈可能な結果の中で解を閉じ込めるのに役立つ。 結果、既存の物理誘導LSTMモデルよりも複雑なデータを処理し、他の非物理データ駆動ネットワークより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.483318568088176
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There is growing interest in using machine learning (ML) methods for structural metamodeling due to the substantial computational cost of traditional simulations. Purely data-driven strategies often face limitations in model robustness, interpretability, and dependency on extensive data. To address these challenges, this paper introduces a novel physics-informed machine learning (PiML) method that integrates scientific principles and physical laws into deep neural networks to model seismic responses of nonlinear structures. The approach constrains the ML model's solution space within known physical bounds through three main features: dimensionality reduction via combined model order reduction and wavelet analysis, long short-term memory (LSTM) networks, and Newton's second law. Dimensionality reduction addresses structural systems' redundancy and boosts efficiency while extracting essential features through wavelet analysis. LSTM networks capture temporal dependencies for accurate time-series predictions. Manipulating the equation of motion helps learn system nonlinearities and confines solutions within physically interpretable results. These attributes allow for model training with sparse data, enhancing accuracy, interpretability, and robustness. Furthermore, a dataset of archetype steel moment resistant frames under seismic loading, available in the DesignSafe-CI Database [1], is considered for evaluation. The resulting metamodel handles complex data better than existing physics-guided LSTM models and outperforms other non-physics data-driven networks.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)手法を用いた構造メタモデリングへの関心が高まっている。 純粋なデータ駆動戦略は、モデルロバスト性、解釈可能性、および広範なデータへの依存性の制限に直面することが多い。 これらの課題に対処するために、非線形構造の地震応答をモデル化するために、科学的原理と物理法則をディープニューラルネットワークに統合する新しい物理インフォームド・機械学習(PiML)手法を提案する。 このアプローチは、MLモデルの解空間を、モデルオーダーの削減とウェーブレット分析による次元的削減、長期記憶(LSTM)ネットワーク、ニュートンの第2法則の3つの主要な特徴を通じて制約する。 次元性低減は構造系の冗長性に対処し、ウェーブレット解析によって重要な特徴を抽出しながら効率を高める。 LSTMネットワークは、正確な時系列予測のための時間的依存関係をキャプチャする。 運動方程式を操作することは、システムの非線形性を学習し、物理的に解釈可能な結果の中で解を閉じ込めるのに役立つ。 これらの属性は、スパースデータによるモデルトレーニング、精度の向上、解釈可能性、堅牢性を可能にする。 さらに, 設計安全CIデータベース[1]で利用可能な耐震荷重を受ける鉄筋コンクリートモーメントフレームのデータセットについて検討した。 結果として得られるメタモデルは、既存の物理誘導LSTMモデルよりも複雑なデータを処理し、他の非物理データ駆動ネットワークより優れている。

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