Fugu-MT 論文翻訳(概要): Atomistic Simulation Guided Convolutional Neural Networks for Thermal Modeling of Friction Stir Welding

論文の概要: Atomistic Simulation Guided Convolutional Neural Networks for Thermal Modeling of Friction Stir Welding

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.21344v1
Date: Mon, 15 Dec 2025 16:41:42 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-01-04 08:45:17.05323
Title: Atomistic Simulation Guided Convolutional Neural Networks for Thermal Modeling of Friction Stir Welding
Title（参考訳）: 摩擦スター溶接の熱モデリングのための原子構造シミュレーションによる畳み込みニューラルネットワーク
Abstract要約: 分子動力学シミュレーションをLAMMPSを用いて行った。 2次元畳み込みニューラルネットワークは、空間的に解決された原子構造データから直接温度を予測するために開発された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.33842793760651557
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Accurate prediction of temperature evolution is essential for understanding thermomechanical behavior in friction stir welding. In this study, molecular dynamics simulations were performed using LAMMPS to model aluminum friction stir welding at the atomic scale, capturing material flow, plastic deformation, and heat generation during tool plunge, traverse, and retraction. Atomic positions and velocities were extracted from simulation trajectories and transformed into physics based two dimensional spatial grids. These grids represent local height variation, velocity components, velocity magnitude, and atomic density, preserving spatial correlations within the weld zone. A two-dimensional convolutional neural network was developed to predict temperature directly from the spatially resolved atomistic data. Hyperparameter optimization was carried out to determine an appropriate network configuration. The trained model demonstrates strong predictive capability, achieving a coefficient of determination R square of 0.9439, a root mean square error of 14.94 K, and a mean absolute error of 11.58 K on unseen test data. Class Activation Map analysis indicates that the model assigns higher importance to regions near the tool material interface, which are associated with intense deformation and heat generation in the molecular dynamics simulations. The results show that spatial learning from atomistic simulation data can accurately reproduce temperature trends in friction stir welding while remaining consistent with physical deformation and flow mechanisms observed at the atomic scale.
Abstract（参考訳）: 熱力学的挙動を理解するためには, 温度変化の正確な予測が不可欠である。本研究では, LAMMPSを用いた分子動力学シミュレーションを行い, 原材料流, 塑性変形, 熱発生を計測し, 軸方向, トラバース, リトラクションをモデル化した。シミュレーション軌道から原子の位置と速度を抽出し、2次元空間格子に変換した。これらの格子は局所的な高さ変化、速度成分、速度の大きさ、原子密度を表し、溶接領域内の空間的相関を保存する。 2次元畳み込みニューラルネットワークは、空間的に解決された原子構造データから直接温度を予測するために開発された。適切なネットワーク構成を決定するためにハイパーパラメータ最適化を行った。訓練されたモデルは強い予測能力を示し、決定R平方の係数は0.9439、根平均平方誤差は14.94K、絶対絶対誤差は11.58Kである。クラス活性化マップ解析は, 分子動力学シミュレーションにおいて, 強い変形と熱発生と関連する工具材料界面近傍の領域に, モデルがより高い重要性を割り当てていることを示している。その結果、原子スケールで観測された物理的変形や流れのメカニズムと整合性を維持しながら、原子論的シミュレーションデータから空間学習が摩擦拌溶接の温度傾向を正確に再現できることが示唆された。

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