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基于机器学习的复合材料细观本构模型多尺度校准:脑白质应用。 (英语) Zbl 1467.74074号

摘要:提出了一种改进复合材料本构建模的模块化管道。在这里,该方法用于开发特定主题的空间视觉脑白质力学特性。在此应用中,从扩散磁共振成像(dMRI)扫描中提取白质微结构信息,并用于生成数百个具有随机分布纤维特性的代表性体积元素(RVE)。通过对这些RVE自动进行有限元分析,生成了对应于多个RVE特定加载情况的应力-应变曲线。然后针对每个RVE校准一个均匀化RVE行为的细观本构模型,生成一个针对每组RVE微观结构特征的校准参数库。最后,实现了一个机器学习层,以直接从任何新的微观结构预测本构模型参数。结果表明,该方法可以高精度地预测标定的介观材料特性。更一般地说,当提供实验测量的特定位置的纤维几何特征时,整体框架允许有效模拟复合材料的空间变化力学行为。

MSC公司:

2015年第74季度 固体力学中的有效本构方程
74E30型 复合材料和混合物特性
74S05号 有限元方法在固体力学问题中的应用
74升15 生物力学固体力学
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
92 C55 生物医学成像和信号处理
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全文: 内政部

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