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苏木都赫拉

使用高斯过程对机织物进行多尺度建模和材料设计。 （英语） Zbl 1525.74132号

机械学报。 233，编号1，317-341（2022）.
总结：提出了一种使用高斯过程进行薄膜多尺度模拟和材料设计的方法，以帮助机织物的力学分析和设计。现有的大多数并行多尺度仿真方案在机织物的组合力学分析和设计中的能力有限。此外，这些现有方案固有的较高计算成本要求使用先进的数据驱动统计方法开发高效的分析技术。本文的贡献在于将基于高斯过程的数据驱动概念应用于参数环境下的机织物多尺度分析和设计。所提出的数据驱动非线性多尺度建模技术通过高斯过程回归（GPR）统计学习技术有效地整合了两个尺度。在微尺度下，通过几何和材料属性参数化的代表性体积元（RVE）使用有限变形等几何杆进行建模，并使用周期边界条件对其变形进行均匀化。针对机织物RVE的各种应变状态、几何和材料特性，训练离线GPR统计模型。在宏观尺度上，编织纺织品被建模为非线性正交各向异性膜，通过训练的GPR模型预测其应力和材料响应。这种离线训练的GPR模型可作为给定分析和设计参数组合的本构模型预测器。事实证明，统计学习在多尺度建模和材料设计中的有效结合不仅可以实现有效的力学分析，还可以为机织物的材料设计提供框架。

MSC公司：

74K15型 膜

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PRMLT公司;Scikit公司;索波尔.cc;TOMS659号机组
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\textit{S.Herath}，《机械学报》。233，编号1，317--341（2022；Zbl 1525.74132）
全文： 内政部

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