論文の概要: Predicting Stress and Damage in Carbon Fiber-Reinforced Composites Deformation Process using Composite U-Net Surrogate Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.14143v1
• Date: Sat, 19 Apr 2025 02:29:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-30 04:48:52.889812
• Title: Predicting Stress and Damage in Carbon Fiber-Reinforced Composites Deformation Process using Composite U-Net Surrogate Model
• Title（参考訳）: 複合Uネットサロゲートモデルを用いた炭素繊維強化複合材料の変形過程の予測応力と損傷
• Authors: Zeping Chen, Marwa Yacouti, Maryam Shakiba, Jian-Xun Wang, Tengfei Luo, Vikas Varshney,
• Abstract要約: 炭素繊維強化複合材料(CFRC)は、その異常な機械的特性により、高度な工学的応用において重要である。 機械的負荷下でのCFRCの挙動の深い理解は、航空宇宙構造などの要求された応用における性能の最適化に不可欠である。 本研究では, CFRC変形時の応力場と損傷場を同時に予測する, 自己回帰型複合U-Netディープラーニングモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4116927260734506
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Carbon fiber-reinforced composites (CFRC) are pivotal in advanced engineering applications due to their exceptional mechanical properties. A deep understanding of CFRC behavior under mechanical loading is essential for optimizing performance in demanding applications such as aerospace structures. While traditional Finite Element Method (FEM) simulations, including advanced techniques like Interface-enriched Generalized FEM (IGFEM), offer valuable insights, they can struggle with computational efficiency. Existing data-driven surrogate models partially address these challenges by predicting propagated damage or stress-strain behavior but fail to comprehensively capture the evolution of stress and damage throughout the entire deformation history, including crack initiation and propagation. This study proposes a novel auto-regressive composite U-Net deep learning model to simultaneously predict stress and damage fields during CFRC deformation. By leveraging the U-Net architecture's ability to capture spatial features and integrate macro- and micro-scale phenomena, the proposed model overcomes key limitations of prior approaches. The model achieves high accuracy in predicting evolution of stress and damage distribution within the microstructure of a CFRC under unidirectional strain, offering a speed-up of over 60 times compared to IGFEM.
• Abstract（参考訳）: 炭素繊維強化複合材料(CFRC)は、その異常な機械的特性のため、高度な工学的応用において重要である。 機械的負荷下でのCFRC挙動の深い理解は、航空宇宙構造などの要求された応用における性能の最適化に不可欠である。 インタフェース強化一般化FEM(IGFEM)のような高度な技術を含む従来の有限要素法(FEM)シミュレーションは、貴重な洞察を提供するが、計算効率に苦しむことができる。 既存のデータ駆動サロゲートモデルは、伝播する損傷や応力-ひずみの挙動を予測することによって、これらの課題に部分的に対処するが、ひび割れの発生や伝播を含む変形履歴全体を通して、応力と損傷の進化を包括的に捉えることができない。 本研究では, CFRC変形時の応力場と損傷場を同時に予測する, 自己回帰型複合U-Netディープラーニングモデルを提案する。 U-Netアーキテクチャの空間的特徴を捉え、マクロ現象とマイクロ現象を統合する能力を活用することにより、提案モデルは従来のアプローチの重要な制限を克服する。 一方向ひずみ下でのCFRCの応力および損傷分布の進展を予測し,IGFEMと比較して60倍以上の速度向上を実現する。

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