論文の概要: Heterogeneous Peridynamic Neural Operators: Discover Biotissue Constitutive Law and Microstructure From Digital Image Correlation Measurements
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18597v2
- Date: Sat, 20 Jul 2024 03:57:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-24 02:11:12.794504
- Title: Heterogeneous Peridynamic Neural Operators: Discover Biotissue Constitutive Law and Microstructure From Digital Image Correlation Measurements
- Title（参考訳）: 不均一周流性ニューラル演算子:デジタル画像相関測定による生体組織と構成法則の解明
- Authors: Siavash Jafarzadeh, Stewart Silling, Lu Zhang, Colton Ross, Chung-Hao Lee, S. M. Rakibur Rahman, Shuodao Wang, Yue Yu,
- Abstract要約: データ駆動型モデリングのためのヘテロPNO (HeteroPNO) アプローチを提案する。
我々のゴールは、不均一繊維配向場という形で、材料微細構造とともに非局所法則を学ぶことである。
その結果、ヘテロPNOアーキテクチャーは異方性ヘテロジニアス応答変形機構を持つ組織のモデルを学ぶことができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.144081693464274
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Human tissues are highly organized structures with collagen fiber arrangements varying from point to point. Anisotropy of the tissue arises from the natural orientation of the fibers, resulting in location-dependent anisotropy. Heterogeneity also plays an important role in tissue function. It is therefore critical to discover and understand the distribution of fiber orientations from experimental mechanical measurements such as digital image correlation (DIC) data. To this end, we introduce the Heterogeneous Peridynamic Neural Operator (HeteroPNO) approach for data-driven constitutive modeling of heterogeneous anisotropic materials. Our goal is to learn a nonlocal constitutive law together with the material microstructure, in the form of a heterogeneous fiber orientation field, from load-displacement field measurements. We propose a two-phase learning approach. Firstly, we learn a homogeneous constitutive law in the form of a neural network-based kernel function and a nonlocal bond force, to capture complex homogeneous material responses from data. Then, in the second phase we reinitialize the learnt bond force and the kernel function, and training them together with a fiber orientation field for each material point. Owing to the state-based peridynamic skeleton, our HeteroPNO-learned material models are objective and have the balance of linear and angular momentum guaranteed. Moreover, the effects from heterogeneity and nonlinear constitutive relationship are captured by the kernel function and the bond force respectively, enabling physical interpretability. As a result, our HeteroPNO architecture can learn a constitutive model for a biological tissue with anisotropic heterogeneous response undergoing large deformation regime. Moreover, the framework is capable to provide displacement and stress field predictions for new and unseen loading instances.
- Abstract（参考訳）: ヒト組織は高度に組織化された構造であり、コラーゲン繊維の配列は点ごとに異なる。
組織の異方性は繊維の自然な配向から生じ、位置依存的な異方性をもたらす。
異種性は組織機能にも重要な役割を担っている。
したがって、デジタル画像相関(DIC)データのような実験的な機械的測定から繊維配向の分布を発見し、理解することが重要である。
この目的のために,不均一異方性材料のデータ駆動構成モデリングのためのヘテロPNO(Heterogeneous Peridynamic Neural Operator)手法を提案する。
我々の目標は、負荷変位場の測定から、非局所構成法則と材料微細構造を異種繊維配向場として学習することである。
本稿では,二相学習手法を提案する。
まず、ニューラルネットワークに基づくカーネル関数と非局所結合力という形で同質構成則を学習し、データから複雑な同質材料応答を捉える。
次に、第2フェーズにおいて学習結合力とカーネル関数を再起動し、各材料点に対する繊維配向場と共にトレーニングする。
ヘテロPNOを学習した物質モデルでは, 状態に基づく周辺構造から, 線形運動量と角運動量のバランスが保証されている。
さらに、不均一性と非線形構成関係の影響をそれぞれ核関数と結合力によって捉え、物理的解釈性を実現する。
その結果、ヘテロPNOアーキテクチャーは、大きな変形状態にある異方性ヘテロジニアス反応を持つ生体組織の構成モデルを学ぶことができる。
さらに、このフレームワークは、新しい、目に見えないローディングインスタンスに対して、変位と応力場予測を提供することができる。
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