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考虑边界层效应的基于机器学习的渐进均匀化和局部化。 (英语) Zbl 07801044号

摘要:渐进均匀化提供了一种有效分析多尺度结构力学行为的方法。但在多尺度边界附近,同质化策略应该修改,因为潜在的周期性假设在那里被打破了。在本文中,我们引入了一个基于机器学习的渐进均匀化和局部化方案来描述这种边界层效应。为此,我们定义了一组边界层单元,其中外部载荷条件施加在单元的一侧,与内部周期单元的匹配条件施加在另一侧。该公式还扩展到了多尺度结构不是完全周期性的,而是空间变化的情况。根据渐近结果,可以训练神经网络来记忆关键局部量之间的相互关系,例如局部最大von Mises应力的大小,以及局部机械和几何特征。配备训练好的神经网络,可以大大加快在任意加载条件下关键(边界-局部)感兴趣量的在线计算。数值算例进一步表明了边界应力预测工作的可靠性。
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