論文の概要: DeepNetBeam: A Framework for the Analysis of Functionally Graded Porous Beams
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02698v1
- Date: Sun, 4 Aug 2024 15:01:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-07 16:08:09.282754
- Title: DeepNetBeam: A Framework for the Analysis of Functionally Graded Porous Beams
- Title（参考訳）: DeepNetBeam: 機能的傾斜多孔質ビーム解析のためのフレームワーク
- Authors: Mohammad Sadegh Eshaghi, Mostafa Bamdad, Cosmin Anitescu, Yizheng Wang, Xiaoying Zhuang, Timon Rabczuk,
- Abstract要約: 本研究では,FG多孔質ビームの解析におけるSciML(SciML)のアプローチについて検討した。
この方法は、ニューラルネットワーク/演算子の出力を変位場への近似とみなす。
神経オペレーターは、機能的にグレードされた材料で多孔質ビームの応答を予測するために訓練されている。
- 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 study investigates different Scientific Machine Learning (SciML) approaches for the analysis of functionally graded (FG) porous beams and compares them under a new framework. The beam material properties are assumed to vary as an arbitrary continuous function. The methods consider the output of a neural network/operator as an approximation to the displacement fields and derive the equations governing beam behavior based on the continuum formulation. The methods are implemented in the framework and formulated by three approaches: (a) the vector approach leads to a Physics-Informed Neural Network (PINN), (b) the energy approach brings about the Deep Energy Method (DEM), and (c) the data-driven approach, which results in a class of Neural Operator methods. Finally, a neural operator has been trained to predict the response of the porous beam with functionally graded material under any porosity distribution pattern and any arbitrary traction condition. The results are validated with analytical and numerical reference solutions. The data and code accompanying this manuscript will be publicly available at https://github.com/eshaghi-ms/DeepNetBeam.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,FG多孔質ビームの解析における科学機械学習(SciML)のアプローチについて検討し,新しい枠組みの下で比較する。
ビーム材料特性は任意の連続関数として異なると仮定される。
提案手法は, ニューラルネットワーク/演算子の出力を変位場への近似とみなし, 連続体定式化に基づくビーム挙動を規定する方程式を導出する。
メソッドはフレームワークで実装され、3つのアプローチで定式化されます。
(a)ベクトルアプローチは物理情報ニューラルネットワーク(PINN)に導かれる。
b) エネルギーアプローチは、ディープエナジー・メソッド(DEM)をもたらし、
(c) データ駆動型アプローチにより、Neural Operatorメソッドのクラスが生成される。
最後に、ニューラルオペレーターは、ポロシティ分布パターンと任意のトラクション条件の下で、機能的にグレードされた材料による多孔質ビームの応答を予測するように訓練されている。
結果は解析的および数値的基準解を用いて検証される。
この原稿に付随するデータとコードはhttps://github.com/eshaghi-ms/DeepNetBeam.comで公開される。
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