Nov, 2023

非弹性本构人工神经网络的理论与实现

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TL;DR通过扩展具有客观性、刚体运动、乘法分解和能量限制的 Constitutive Artificial Neural Networks（CANN）架构为 iCANN，我们能够自主地发现包括人工生成数据、聚合物对循环加载的响应和肌肉数据的松弛行为的模型，这将揭示出隐藏在数据中的各种非弹性现象和相互作用。
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发现论文，激发创造
  • 利用基于物理信息的神经网络学习非线性本构材料模型的解决方案：COMM-PINN

    应用了物理启发式神经网络来解决非线性、路径依赖性材料行为的本构关系，该模型除了满足所有热力学约束条件外，还能够在不需要初始数据的情况下即时提供有关当前材料状态的信息，并提供了降低正切算子所需导数阶数的策略。

    Apr, 2023

  • 人脑皮层的高弹性材料模型探索：多元分析与人工神经网络方法对比

    本研究通过应用人工神经网络和多元回归方法，从广为接受的经典模型中找到适合人脑组织的材料本构模型，结果发现人工神经网络在自动识别准确的本构模型方面具有潜力，同时通过多元回归方法实现模型简化，保持高准确率。

    Oct, 2023

  • 可解释人工智能在力学中的应用：基于物理信息的神经网络用于本构模型

    本文探讨了物理信息神经网络和解释性人工智能的方法，通过对机械数据的训练，使用主成分分析法解释神经网络的高维表示，并能为新材料的数值和分析闭合形式解决方案提供有力的支持。

    Apr, 2021

  • 利用物理信息神经网络识别复杂超弹性固体的本构参数

    基于物理信息神经网络（PINN）的新框架用于识别软材料的本构参数，尤其是在平面应力条件下表现出复杂的本构行为，我们的模型强调使用多模态时变实验数据集训练 PINN，确保算法的鲁棒性，即使在嘈杂的数据中，我们的框架仍能准确识别具有复杂几何形状的样品的不可压亚 - 博伊斯模型的本构参数，保持误差在 5% 以下。

    Aug, 2023

  • 物理建模的 UNets 用于发现异质材料中隐藏的弹性特性

    本文提出了一种基于 UNet 的神经网络模型（El-UNet）用于推断机械参数和应力分布，相比于全连接物理信息神经网络，其精度更高且计算成本更低；并且提出了一种自适应空间权重的方法，用于求解三维反向弹性问题，有效性得到验证。

    Jun, 2023

  • 物理启发神经网络无创推断血栓材料特性

    本文采用物理信息神经网络 (PINNs) 和合成数据推断生物材料的特性，特别是我们成功地应用于推断血栓渗透性和粘弹性模量，验证了该模型在噪声合成数据中的鲁棒性。

    May, 2020

  • 固体力学领域的解决方案和发现的深度学习框架

    本文介绍了物理信息神经网络在固体力学中应用的方法，展示了通过使用多网络模型，结合动量平衡和本构关系，可以更准确地呈现一些场量变量。同时，通过测试合成数据并和解析解和数值解进行比较，验证了模型的有效性和精度，并指出了等几何分析在准确性和收敛性方面的优于有限元法的特点。我们还探索了该框架在机器学习中的应用，并发现物理信息对于提高模型的鲁棒性有很大作用。

    Feb, 2020

  • 短切纤维 / 聚合物纳米复合材料的热力学一致的基于物理信息的深度学习材料模型

    本文提出了一种基于物理约束的深度学习（PIDL）的本构模型，用于研究不同环境条件下短纤维增强纳米填充环氧的粘弹性 - 粘塑性行为。深度学习模型通过强制施加热力学原理来训练，从而得到一个热力学一致的本构模型。通过将长短期记忆网络与前馈神经网络相结合，预测用于表征纳米复合材料内耗的内部变量。此外，还使用了另一个前馈神经网络来指示自由能函数，从而定义整个系统的热力学状态。PIDL 模型首先针对三维情况进行开发，通过从经典本构模型生成合成数据来训练模型，然后通过从循环加载 - 卸载实验测试中直接提取数据进行训练。数值实例表明，PIDL 模型可以准确预测不同纤维和纳米颗粒体积分数下基于环氧树脂的纳米复合材料在各种湿热条件下的力学行为。

    Mar, 2024

  • 循环神经网络和迁移学习在编织复合材料中的弹塑性研究

    本研究介绍了循环神经网络（RNN）模型作为计算密集型中尺度模拟编织复合材料的替代方法。通过利用迁移学习的力量，解决了 RNN 模型中初始化挑战和稀疏数据问题。一个平均场模型产生了代表弹塑性行为的全面数据集。仿真中，使用任意六维应变历史来预测随机行走作为源任务和循环加载条件作为目标任务下的应力。整合子尺度特性增强了 RNN 的多功能性。为了实现准确预测，该模型使用网格搜索方法来调整网络结构和超参数配置。本研究结果表明，迁移学习可用于有效适应不同应变条件的 RNN，从而为编织复合材料中的路径相关响应建模提供了有用工具。

    Nov, 2023

  • 物理增强神经网络的极度稀疏化方法用于机械学中可解释的模型发现

    利用神经网络的数据驱动本构模型，在加入物理和机制约束的同时，通过训练及 $l^0$ 正则化的方法，实现了可解释性和可信赖性的简约化表征，适用于可压缩与不可压缩高弹性、屈服函数和强化模型的合成和实验数据。

    Oct, 2023