論文の概要: Magnetic Hysteresis Modeling with Neural Operators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03261v1
• Date: Wed, 3 Jul 2024 16:45:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 13:17:22.544678
• Title: Magnetic Hysteresis Modeling with Neural Operators
• Title（参考訳）: ニューラル演算子を用いた磁気ヒステリシスモデリング
• Authors: Abhishek Chandra, Bram Daniels, Mitrofan Curti, Koen Tiels, Elena A. Lomonova,
• Abstract要約: 本稿では、磁場間のマッピングを学習することで、磁場を示す法則をモデル化するためのニューラル演算子を提案する。 ニューラル演算子(ディープ演算子ネットワークとフーリエニューラル演算子)は、新しい一階反転曲線とマイナーループを予測するために使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7817677116789855
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hysteresis modeling is crucial to comprehend the behavior of magnetic devices, facilitating optimal designs. Hitherto, deep learning-based methods employed to model hysteresis, face challenges in generalizing to novel input magnetic fields. This paper addresses the generalization challenge by proposing neural operators for modeling constitutive laws that exhibit magnetic hysteresis by learning a mapping between magnetic fields. In particular, two prominent neural operators -- deep operator network and Fourier neural operator -- are employed to predict novel first-order reversal curves and minor loops, where novel means they are not used to train the model. In addition, a rate-independent Fourier neural operator is proposed to predict material responses at sampling rates different from those used during training to incorporate the rate-independent characteristics of magnetic hysteresis. The presented numerical experiments demonstrate that neural operators efficiently model magnetic hysteresis, outperforming the traditional neural recurrent methods on various metrics and generalizing to novel magnetic fields. The findings emphasize the advantages of using neural operators for modeling hysteresis under varying magnetic conditions, underscoring their importance in characterizing magnetic material based devices.
• Abstract（参考訳）: ヒステリシスモデリングは、磁気デバイスの振る舞いを理解するために重要であり、最適な設計を容易にする。 ヒステリシスをモデル化するための階層的深層学習に基づく手法は、新しい入力磁場への一般化における課題に直面している。 本稿では、磁場間のマッピングを学習することにより、磁気ヒステリシスを示す構成法則をモデル化するためのニューラルネットワークの提案により、一般化の課題に対処する。 特に、2つの著名なニューラル演算子(ディープオペレータネットワークとフーリエニューラル演算子)は、新しい一階反転曲線とマイナーループを予測するために使用される。 さらに、磁気ヒステリシスの速度非依存特性を組み込むために、トレーニング中に使用するものと異なるサンプリングレートで物質応答を予測するために、速度非依存のフーリエニューラル演算子を提案する。 提案する数値実験により, ニューラル演算子は効率よく磁気ヒステリシスをモデル化し, 様々な測定値において従来のニューラルリカレント法より優れ, 新たな磁場への一般化を示す。 この知見は、様々な磁気条件下でヒステリシスをモデル化するために神経演算子を使用することの利点を強調し、磁気材料ベースのデバイスを特徴づけることの重要性を強調した。

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