論文の概要: A thermodynamically consistent physics-informed deep learning material model for short fiber/polymer nanocomposites

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18310v1
• Date: Wed, 27 Mar 2024 07:22:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 18:06:46.032344
• Title: A thermodynamically consistent physics-informed deep learning material model for short fiber/polymer nanocomposites
• Title（参考訳）: 短繊維/高分子ナノコンポジットの熱力学的一貫した物理インフォームド深層学習材料モデル
• Authors: Betim Bahtiri, Behrouz Arash, Sven Scheffler, Maximilian Jux, Raimund Rolfes,
• Abstract要約: 本研究では, 種々の環境条件下での短繊維強化ナノ粒子充填エポキシスの粘弾性・粘弾性挙動を解析するための物理インフォームド・ディープ・ラーニング(PIDL)モデルを提案する。 PIDLモデルは, 種々の熱水条件下での繊維およびナノ粒子の体積分画に対するエポキシ系ナノコンポジットの力学的挙動を正確に予測することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work proposes a physics-informed deep learning (PIDL)-based constitutive model for investigating the viscoelastic-viscoplastic behavior of short fiber-reinforced nanoparticle-filled epoxies under various ambient conditions. The deep-learning model is trained to enforce thermodynamic principles, leading to a thermodynamically consistent constitutive model. To accomplish this, a long short-term memory network is combined with a feed-forward neural network to predict internal variables required for characterizing the internal dissipation of the nanocomposite materials. In addition, another feed-forward neural network is used to indicate the free-energy function, which enables defining the thermodynamic state of the entire system. The PIDL model is initially developed for the three-dimensional case by generating synthetic data from a classical constitutive model. The model is then trained by extracting the data directly from cyclic loading-unloading experimental tests. Numerical examples show that the PIDL model can accurately predict the mechanical behavior of epoxy-based nanocomposites for different volume fractions of fibers and nanoparticles under various hygrothermal conditions.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 種々の環境条件下での短繊維強化ナノ粒子充填エポキシスの粘弾性・粘弾性挙動を解析するための物理インフォームド・ディープ・ラーニング(PIDL)を用いた構成モデルを提案する。 ディープラーニングモデルは熱力学の原理を強制するために訓練され、熱力学的に一貫した構成モデルをもたらす。 これを実現するために、長い短期記憶ネットワークとフィードフォワードニューラルネットワークを組み合わせることで、ナノコンポジット材料の内部散逸を特徴づけるために必要な内部変数を予測する。 さらに、別のフィードフォワードニューラルネットワークを使用して、システム全体の熱力学状態を定義する自由エネルギー関数を示す。 PIDLモデルは,古典的な構成モデルから合成データを生成することによって,3次元ケース向けに開発された。 次に、循環負荷アンロード実験からデータを直接抽出することで、モデルを訓練する。 数値実験により, PIDLモデルにより, 種々の熱水条件下での繊維およびナノ粒子の体積分画に対するエポキシ系ナノコンポジットの力学的挙動を正確に予測できることが示された。

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