[Poster Presentation]基于神经网络的颗粒材料多尺度计算框架

基于神经网络的颗粒材料多尺度计算框架
ID:89 Submission ID:234 View Protection:ATTENDEE Updated Time:2024-04-09 22:40:13 Hits:364 Poster Presentation

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Abstract
采用连续离散耦合方法通过高斯过程生成大量随机加载路径试验数据,并基于此对神经网络模型进行训练来替代连续离散耦合方法中代表体积单元处的计算,通过主动学习机制提高特征点位置的学习精度,以反馈给有限元模型准确应力等信息。通过引入物理扩展与对称性假设等方法,改进网络单元结构,扩充网络学习中需要的相关物理先验信息,提升模型精度与泛化能力,提高在有限数据集情况下网络表现能力。在不同的算例下进行验证,对比传统有限元方法体现出较好的计算效率与预测结果。
 
Keywords
颗粒材料,计算力学,神经网络,多尺度计算
Speaker
张文宇
武汉大学

Submission Author
张文宇 武汉大学
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