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刘泽良;吴，C.T。

探索数据驱动多尺度力学中深层材料网络的三维结构。 （英语） Zbl 1477.74006号

J.机械。物理学。固体 127, 20-46 (2019).
摘要：本文扩展了由Z.刘等【计算方法应用机械工程345、1138–1168（2019；Zbl 1440.74340号)]处理具有任意材料和几何非线性的一般三维（3D）问题。它发现了一种通过多层网络结构和机械构件描述多尺度异质材料的新方法。详细讨论了DMN的数据驱动框架，包括离线训练和在线推断阶段。基于界面平衡条件和运动约束，导出了小应变和有限应变公式中两层结构三维积木的解析解。利用代表性体积元（RVE）上直接数值模拟生成的线弹性数据，可以使用随机梯度下降和先进的模型压缩算法在离线阶段有效地训练网络。通过数值实验验证了DMN在解决长期存在的具有复杂形貌和材料规律的三维RVE挑战方面的效率和准确性，包括1）具有Mullins效应的超弹性颗粒增强橡胶复合材料；2） 具有速率依赖晶体塑性的多晶材料；3） 碳纤维增强聚合物（CFRP）复合材料具有纤维各向异性弹性和基体塑性。特别地，我们通过连接微尺度和中尺度材料网络，展示了CFRP系统的三尺度均匀化过程。DMN的完整学习和外推程序为多尺度材料建模和设计建立了可靠的数据驱动框架。

引用于36文件

MSC公司：

74A50型 结构化表面和界面，共存相
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
74E15型 晶体结构

关键词：

机器学习;3D建筑块;超弹性;晶体塑性;CFRP复合材料;三尺度均匀化

引文：

Zbl 1440.74340号

软件：

MTEX公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Z.Liu}和\textit{C.T.Wu}，J.Mech。物理学。固体127，20-46（2019；Zbl 1477.74006）
全文： 内政部 arXiv公司

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