論文の概要: A POD-TANN approach for the multiscale modeling of materials and macroelement derivation in geomechanics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07165v3
- Date: Tue, 1 Oct 2024 07:52:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-08 07:53:35.740876
- Title: A POD-TANN approach for the multiscale modeling of materials and macroelement derivation in geomechanics
- Title（参考訳）: POD-TANNによる地力学における材料・マクロ要素のマルチスケールモデリング
- Authors: Giovanni Piunno, Ioannis Stefanou, Cristina Jommi,
- Abstract要約: 本稿では,多角形分解(POD)と熱力学に基づくニューラルネットワーク(TANN)を組み合わせることで,複雑な非弾性系のマクロ的挙動を捉える手法を提案する。
以上の結果から,POD-TANN手法は実験結果の精度を再現するだけでなく,計算コストを低減し,不均一な非弾性地盤力学系のマルチスケールモデリングの実用的なツールとなることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper introduces a novel approach that combines Proper Orthogonal Decomposition (POD) with Thermodynamics-based Artificial Neural Networks (TANN) to capture the macroscopic behavior of complex inelastic systems and derive macroelements in geomechanics. The methodology leverages POD to extract macroscopic Internal State Variables from microscopic state information, thereby enriching the macroscopic state description used to train an energy potential network within the TANN framework. The thermodynamic consistency provided by TANN, combined with the hierarchical nature of POD, allows to reproduce complex, non-linear inelastic material behaviors as well as macroscopic geomechanical systems responses. The approach is validated through applications of increasing complexity, demonstrating its capability to reproduce high-fidelity simulation data. The applications proposed include the homogenization of continuous inelastic representative unit cells and the derivation of a macroelement for a geotechnical system involving a monopile in a clay layer subjected to horizontal loading. Eventually, the projection operators directly obtained via POD, are exploit to easily reconstruct the microscopic fields. The results indicate that the POD-TANN approach not only offers accuracy in reproducing the studied constitutive responses, but also reduces computational costs, making it a practical tool for the multiscale modeling of heterogeneous inelastic geomechanical systems.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,多角形分解(POD)と熱力学に基づくニューラルネットワーク(TANN)を組み合わせることで,複雑な非弾性系のマクロ的挙動を捉える手法を提案する。
この手法はPODを利用して、顕微鏡状態情報からマクロ内部状態変数を抽出し、TANNフレームワーク内のエネルギーポテンシャルネットワークをトレーニングするために使用されるマクロ状態記述を強化する。
TANNによって提供される熱力学的一貫性は、PODの階層的な性質と相まって、複雑で非線形な非弾性物質挙動とマクロ力学系の応答を再現することができる。
このアプローチは複雑化の応用を通じて検証され、高忠実度シミュレーションデータを再現する能力を示す。
提案手法は, 連続非弾性代表単位細胞の均質化, 水平荷重を受ける粘土層中のモノパイルを含む地盤工学系のマクロ要素の導出を含む。
最終的に、PODを介して直接得られるプロジェクション演算子は、顕微鏡場を簡単に再構築するために利用される。
以上の結果から,POD-TANN手法は構成応答を再現する精度を提供するだけでなく,計算コストを低減し,不均一な非弾性地盤力学系のマルチスケールモデリングの実用的なツールとなることが示唆された。
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