对称强制神经网络在本构建模中的应用
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。采用机器学习技术同化任意微观结构的有效行为已被证明不仅高效而且准确。本文结合先进的微观力学模型和机器学习技术展示了如何同化表现非线性和历史相关行为的复杂微观结构，通过所得的智能本构法（SCL）将微观信息融入有限元求解器，所需计算成本仅为传统并发多尺度方法的一小部分。本文通过引入在神经元级别强制施加材料对称性的新方法，扩展了 SCL...
本文介绍了一种结合微观力学模型和机器学习技术的方法，可以同化复杂微观结构的非线性和历史相关行为。该方法通过智能本构法将微观信息融入有限元求解器，计算成本较低。同时，该方法扩展了神经网络架构的能力，并在弹性材料和非弹性材料的测试中得到验证。在数据有限且存在强对称性的情况下，该方法优于传统神经网络。
