論文の概要: Hybrid data-driven and physics-informed regularized learning of cyclic
plasticity with Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01776v1
- Date: Mon, 4 Mar 2024 07:09:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-06 19:44:09.102204
- Title: Hybrid data-driven and physics-informed regularized learning of cyclic
plasticity with Neural Networks
- Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた周期的塑性のハイブリッドデータ駆動および物理インフォームド正規化学習
- Authors: Stefan Hildebrand and Sandra Klinge
- Abstract要約: 提案したモデルアーキテクチャは、既存の文献のソリューションに比べてシンプルで効率的である。
この手法の検証はアームストロング・フレデリックのキネマティック・ハードニング・モデルを用いて得られたサロゲートデータを用いて行う。
- 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: An extendable, efficient and explainable Machine Learning approach is
proposed to represent cyclic plasticity and replace conventional material
models based on the Radial Return Mapping algorithm. High accuracy and
stability by means of a limited amount of training data is achieved by
implementing physics-informed regularizations and the back stress information.
The off-loading of the Neural Network is applied to the maximal extent. The
proposed model architecture is simpler and more efficient compared to existing
solutions from the literature, while representing a complete three-dimensional
material model. The validation of the approach is carried out by means of
surrogate data obtained with the Armstrong-Frederick kinematic hardening model.
The Mean Squared Error is assumed as the loss function which stipulates several
restrictions: deviatoric character of internal variables, compliance with the
flow rule, the differentiation of elastic and plastic steps and the
associativity of the flow rule. The latter, however, has a minor impact on the
accuracy, which implies the generalizability of the model for a broad spectrum
of evolution laws for internal variables. Numerical tests simulating several
load cases are shown in detail and validated for accuracy and stability.
- Abstract（参考訳）: 繰り返し可塑性を表現し、ラジアル回帰マッピングアルゴリズムに基づく従来の材料モデルを置き換えるために、拡張可能で効率的で説明可能な機械学習アプローチが提案されている。
物理インフォームド正規化とバックストレス情報を実装することにより、限られた量のトレーニングデータによる高い精度と安定性を実現する。
ニューラルネットワークのオフロードを最大範囲に適用する。
提案したモデルアーキテクチャは, 完全3次元材料モデルを表現する一方で, 文献からの既存ソリューションに比べてシンプルで効率的である。
この手法の検証はアームストロング・フレデリックのキネマティック硬化モデルを用いて得られた代理データを用いて行う。
平均二乗誤差は、内部変数の逸脱特性、フロールールの遵守、弾性および塑性ステップの微分、フロールールの結合性といったいくつかの制約を規定する損失関数として仮定される。
しかし後者は精度に小さな影響を与え、これはモデルが内部変数の幅広い進化法則に対して一般化可能であることを意味する。
いくつかの負荷ケースをシミュレーションした数値実験を詳細に示し、精度と安定性を検証した。
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