論文の概要: Foundation Model for Composite Microstructures: Reconstruction, Stiffness, and Nonlinear Behavior Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06565v4
• Date: Mon, 14 Jul 2025 07:43:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-15 20:53:34.991564
• Title: Foundation Model for Composite Microstructures: Reconstruction, Stiffness, and Nonlinear Behavior Prediction
• Title（参考訳）: 複合組織の基礎モデル:再構成, 剛性, 非線形挙動予測
• Authors: Ting-Ju Wei, Chuin-Shan Chen,
• Abstract要約: 短繊維複合画像の大規模コーパスで事前学習した自己教師型視覚変換器であるMaterial Masked Autoencoder (MMAE) について述べる。 i) 制限データの微調整による均質化剛性成分の予測, (ii) MMAEと相互作用に基づく物質ネットワークを結合することで物理的に解釈可能なパラメータを推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present the Material Masked Autoencoder (MMAE), a self-supervised Vision Transformer pretrained on a large corpus of short-fiber composite images via masked image reconstruction. The pretrained MMAE learns latent representations that capture essential microstructural features and are broadly transferable across tasks. We demonstrate two key applications: (i) predicting homogenized stiffness components through fine-tuning on limited data, and (ii) inferring physically interpretable parameters by coupling MMAE with an interaction-based material network (IMN), thereby enabling extrapolation of nonlinear stress-strain responses. These results highlight the promise of microstructure foundation models and lay the groundwork for future extensions to more complex systems, such as 3D composites and experimental datasets.
• Abstract（参考訳）: マスク付き画像再構成による短繊維複合画像の大規模コーパスに予めトレーニングした自己教師型視覚変換器であるMaterial Masked Autoencoder (MMAE) を提案する。 事前訓練されたMMAEは、必須のミクロ構造的特徴を捉え、タスク間で広範囲に転送可能な潜在表現を学習する。 2つの重要な応用例を挙げる。 一 限られたデータによる微調整による均質化剛性成分の予測及び 2) MMAEとインタラクションベース物質ネットワーク(IMN)を結合させることにより, 物理的に解釈可能なパラメータを推定することにより, 非線形応力-ひずみ応答の補間を可能にする。 これらの結果は,3次元合成や実験データセットといった,より複雑なシステムへの将来的な拡張の基盤となる,ミクロ構造基盤モデルの可能性を浮き彫りにしている。

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