論文の概要: Consistent machine learning for topology optimization with microstructure-dependent neural network material models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13843v2
- Date: Tue, 27 Aug 2024 14:24:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-28 12:43:01.945232
- Title: Consistent machine learning for topology optimization with microstructure-dependent neural network material models
- Title（参考訳）: 構造依存型ニューラルネットワークモデルによるトポロジー最適化のための一貫性機械学習
- Authors: Harikrishnan Vijayakumaran, Jonathan B. Russ, Glaucio H. Paulino, Miguel A. Bessa,
- Abstract要約: 空間的に異なるミクロ構造対称性と異なる異なるマイクロ構造記述子を持つマルチスケール構造のためのフレームワークを提案する。
本研究は,密度に基づく設計最適化と整合性の統合の可能性を明らかにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Additive manufacturing methods together with topology optimization have enabled the creation of multiscale structures with controlled spatially-varying material microstructure. However, topology optimization or inverse design of such structures in the presence of nonlinearities remains a challenge due to the expense of computational homogenization methods and the complexity of differentiably parameterizing the microstructural response. A solution to this challenge lies in machine learning techniques that offer efficient, differentiable mappings between the material response and its microstructural descriptors. This work presents a framework for designing multiscale heterogeneous structures with spatially varying microstructures by merging a homogenization-based topology optimization strategy with a consistent machine learning approach grounded in hyperelasticity theory. We leverage neural architectures that adhere to critical physical principles such as polyconvexity, objectivity, material symmetry, and thermodynamic consistency to supply the framework with a reliable constitutive model that is dependent on material microstructural descriptors. Our findings highlight the potential of integrating consistent machine learning models with density-based topology optimization for enhancing design optimization of heterogeneous hyperelastic structures under finite deformations.
- Abstract（参考訳）: トポロジ最適化と併用した付加的製造法により, 空間的に変化する材料構造を制御したマルチスケール構造の構築が可能となった。
しかしながら、非線形性の存在下でのそのような構造の位相最適化や逆設計は、計算的均質化法と微構造応答の微分パラメータ化の複雑さのために依然として困難である。
この課題の解決策は、材料応答とマイクロ構造記述子の間の効率的で微分可能なマッピングを提供する機械学習技術にある。
超弾性理論に基づく一貫した機械学習アプローチと均質化に基づく位相最適化戦略を融合させることにより、空間的に異なる構造を持つ大規模不均一構造を設計するための枠組みを提案する。
我々は、多凸性、客観性、物質対称性、熱力学的整合性などの重要な物理原理に従うニューラルネットワークを活用して、材料ミクロ構造記述子に依存する信頼性の高い構成的モデルを提供する。
本研究は, 有限変形下での不均一な超弾性構造の設計を最適化するために, 密度に基づくトポロジー最適化と一貫した機械学習モデルを統合する可能性を強調した。
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