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一种多尺度、数据驱动的方法,用于识别热-力耦合定律-自下而上与人工神经网络。 (英语) Zbl 1493.74119号

小结:本文开发了一种多尺度数据驱动方法,用于模拟有限变形下各向同性超弹性材料的有效宏观热机械性能。设计了两个独立的人工神经网络(ANN)来描述具有温度依赖性的应力应变定律和具有更新节点位置通知的梯度的热传导定律。设计了一种无量纲代表体积元(RVE)来生成训练数据。因此,利用RVE数据对ANN进行离线训练,作为经典本构方程和宏观均匀化的可靠替代,系统地绕过了通常令人生畏的数学公式的需要。因此,我们训练的Ann被用于在商业有限元(FEM)包中驱动边值问题(BVP)的在线解。本文给出了均质和非均质微结构的示例,表明我们的方法可以产生可靠的热机械预测,并且与直接数值模拟(DNS)相比,可以获得准确的结果。

MSC公司:

74秒99 固体力学中的数值方法和其他方法
74S05号 有限元方法在固体力学问题中的应用
74F05型 固体力学中的热效应
74B20型 非线性弹性
92B20型 生物研究、人工生命和相关主题中的神经网络
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全文: 内政部

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