NN-有效 swMATH ID: 46074 软件作者: 塔克尔卡兰,普拉卡什;阿克谢·乔希(Akshay Joshi);郑毅文;莫里茨·弗拉舍尔;劳拉·德·洛伦齐斯(Laura De Lorenzis);悉达恩·库马尔 描述: EUCLID代表高效无监督宪法识别和发现。访问项目网站了解更多信息。在本项目范围内,我们开发了NN-EUCLID:NN-EUCLIND是一个基于深度学习的框架,用于学习使用全场位移和全局反作用力测量的隐藏材料模型。下面我们对框架进行概述:(a,b)记录了准静态变形下超弹性试件的点位移和反作用力。使用点向位移和域(c)的有限元网格,可以获得连续的位移场和应变场(d,e)。基于物理一致性ICNN的本构模型集合(f)将应变场映射为应力场(在每个元素的正交点评估)(g)。应力场用于计算内外节点力(h,i)。基于线性动量守恒的弱形式,对于自由自由度(h),残余力在点上最小化(j),对于固定自由度(在具有测量反作用力的每组狄利克雷约束下),残余力被聚集(i)。迭代优化以训练基于ICNN的本构模型(f)的参数。 主页: https://arxiv.org/abs/2205.06664 源代码: https://github.com/EUCLID-code/EUCLID-hyper弹性-NN 关键词: 机器学习;arXiv_cs。LG公司;计算工程、金融和科学;arXiv_cs。总工程师;本构建模;无监督学习;超弹性;神经网络;凸度 相关软件: 加拿大;亚当;torchdiffeq公司;FEniCS公司;贝叶斯-尤利德;ABAQUS公司;LSWR_密码_功能_PINN;SyFi系统;掌中宽带;AceFEM公司;自动材质;通用;FEBio公司;PySINDy公司 引用于: 12文件 全部的 前5名43位作者引用 2 阿德里安·布甘扎·特波尔 2 库尔,艾伦 2 凯文·林卡 1 安库什阿加瓦尔 1 圣埃芬·皮埃尔·阿兰·博尔达斯 1 Jörg Brummund 1 马可·卡纳贾迪亚 1 崔俊之 1 劳拉·德·洛伦齐斯 1 莫里茨·弗拉舍尔 1 关晓飞 1 他,芮 1 格哈德·阿尔弗雷德·霍尔扎普费尔 1 比约恩·桑德詹森 1 Karl A.Kalina。 1 马库斯·卡斯特纳 1 多米尼克·K·克莱恩。 1 科什梅尔,瓦伦蒂纳 1 悉达恩·库马尔 1 T·拉维尼。 1 李钟浩 1 雅库布·伦吉维茨 1 林登、伦纳德 1 杰苏斯·马丁内斯·弗鲁托斯 1 孟曾 1 塞耶德·阿里·米尔贾利利 1 内华达州蒙哈斯 1 雷纳·尼坎普 1 约翰娜·尼曼 1 罗杰利奥·奥尔蒂戈萨 1 长裤,桑杰 1 钱巧初 1 曼努埃尔·K·劳什。 1 旧金山Sahli Costabal 1 瓦希杜拉·塔克 1 维托夫什尼克,多马戈 1 奥利弗·威格 1 徐梦强 1 杨子豪 1 是的,阿里·雷扎 1 于波 1 张洁琼 1 马丁·兹拉蒂奇 4篇连载文章中引用 8 应用力学与工程中的计算机方法 2 计算力学 1 欧洲力学杂志。A.固体 1 计算物理中的通信 在5个字段中引用 9 可变形固体力学(74-XX) 6 计算机科学(68至XX) 5 生物学和其他自然科学(92-XX) 2 流体力学(76-XX) 1 偏微分方程(35-XX) 按年份列出的引文