論文の概要: A recursive Bayesian neural network for constitutive modeling of sands under monotonic loading

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10088v1
• Date: Fri, 17 Jan 2025 10:15:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-20 17:59:09.733772
• Title: A recursive Bayesian neural network for constitutive modeling of sands under monotonic loading
• Title（参考訳）: 単調荷重下における砂の構成モデリングのための再帰的ベイズニューラルネットワーク
• Authors: Toiba Noor, Soban Nasir Lone, G. V. Ramana, Rajdip Nayek,
• Abstract要約: ジオエンジニアリングにおいて、モデルは様々な負荷条件下での土壌の挙動を記述する上で重要な役割を担っている。 データ駆動型ディープラーニング(DL)モデルは、予測モデルを開発するための有望な代替手段を提供する。 予測が主眼となる場合、訓練されたDLモデルの予測不確実性を定量化することは、情報的意思決定に不可欠である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In geotechnical engineering, constitutive models play a crucial role in describing soil behavior under varying loading conditions. Data-driven deep learning (DL) models offer a promising alternative for developing predictive constitutive models. When prediction is the primary focus, quantifying the predictive uncertainty of a trained DL model and communicating this uncertainty to end users is crucial for informed decision-making. This study proposes a recursive Bayesian neural network (rBNN) framework, which builds upon recursive feedforward neural networks (rFFNNs) by introducing generalized Bayesian inference for uncertainty quantification. A significant contribution of this work is the incorporation of a sliding window approach in rFFNNs, allowing the models to effectively capture temporal dependencies across load steps. The rBNN extends this framework by treating model parameters as random variables, with their posterior distributions inferred using generalized variational inference. The proposed framework is validated on two datasets: (i) a numerically simulated consolidated drained (CD) triaxial dataset employing a hardening soil model and (ii) an experimental dataset comprising 28 CD triaxial tests on Baskarp sand. Comparative analyses with LSTM, Bi-LSTM, and GRU models demonstrate that the deterministic rFFNN achieves superior predictive accuracy, attributed to its transparent structure and sliding window design. While the rBNN marginally trails in accuracy for the experimental case, it provides robust confidence intervals, addressing data sparsity and measurement noise in experimental conditions. The study underscores the trade-offs between deterministic and probabilistic approaches and the potential of rBNNs for uncertainty-aware constitutive modeling.
• Abstract（参考訳）: 地学工学において、構成モデルは、様々な載荷条件下での土壌の挙動を記述する上で重要な役割を担っている。 データ駆動型ディープラーニング(DL)モデルは、予測構成モデルを開発するための有望な代替手段を提供する。 予測が主眼となる場合、訓練されたDLモデルの予測不確実性を定量化し、エンドユーザーにこの不確実性を伝えることは、情報的な意思決定に不可欠である。 本研究では,再帰的フィードフォワードニューラルネットワーク(rFFNN)に基づく再帰的ベイズニューラルネットワーク(rBNN)フレームワークを提案する。 この研究の重要な貢献は、rFFNNにおけるスライディングウインドウアプローチの導入であり、モデルがロードステップ間の時間的依存関係を効果的にキャプチャできるようにする。 rBNNはこのフレームワークを拡張し、モデルパラメータを確率変数として扱う。 提案するフレームワークは,2つのデータセットで検証されている。 一 固化土モデルを用いた数値シミュレーション型統合排水(CD)3軸データセット (II)バスカルプ砂上の28CD3軸試験からなる実験データセット。 LSTM, Bi-LSTM, GRUモデルとの比較分析により, 決定論的rFFNNは, その透明な構造とスライディングウインドウの設計により, 優れた予測精度が得られることを示した。 rBNNは実験ケースの精度を極端に追求するが、実験条件におけるデータ間隔と測定ノイズに対処し、堅牢な信頼区間を提供する。 この研究は、決定論的アプローチと確率論的アプローチのトレードオフと、不確実性を考慮した構成的モデリングのためのrBNNの可能性を強調している。

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