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王坤；孙伟庆

元建模游戏，用于通过深度强化学习推导理论一致的、基于微观结构的牵引分离定律。 （英语） Zbl 1440.74016号

计算。方法应用。机械。工程师。 346, 216-241 (2019).
摘要：本文提出了一种新的元建模框架，该框架利用深度强化学习（DRL）生成界面的力学本构模型。本构模型被概念化为有向图中的信息流。编写本构模型的过程被简化为一系列形成图形边缘的过程，其目标是使模型得分最大化（精度、鲁棒性和前向预测质量的函数）。因此，元模型可以表述为一个马尔可夫决策过程，具有定义明确的状态、动作、规则、目标函数和奖励。通过使用神经网络来估计政策和状态值，计算机代理能够有效地自我改进其通过自演生成的构成模型，就像AlphaGo Zero（在围棋游戏中击败世界冠军的算法）提高其游戏性一样。我们的数值示例表明，这种自动化元模型框架不仅生成了在基准牵引分离数据上优于现有内聚模型的模型，但它也能够检测微观结构特征中的隐藏机制，并将其纳入本构模型中，以提高正向预测精度，这两项任务都很难手动完成。

引用于32文件

MSC公司：

74A20型 固体力学中的本构函数理论
74A50型 结构化表面和界面，共存相
74S05号 有限元方法在固体力学问题中的应用
74平方米5 固体微观力学

关键词：

元建模；牵引分离法；数据驱动的计算力学；路径相关响应；裂缝开闭

软件：

凯拉斯；AlphaZero（零字母）；奥尔巴尼；亚当；Scikit公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{K.Wang}和\textit{W.Sun}，计算。方法应用。机械。工程346，216--241（2019；Zbl 1440.74016）
全文： 内政部 arXiv公司

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