BriefGPT - AI 论文速递

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异质无固定动力学神经算子:从数字图像相关测量中发现生物组织本构定律和微观结构

我们介绍了异质的 Peridynamic 神经算子 (HeteroPNO) 方法,用于数据驱动的异质各向异性材料的本构建模。该方法可以从加载场 - 位移场测量中学习非局部本构定律和材料微结构,包括异质的纤维方向场,以实现生物组织的各向异性响应的本构模型学习和预测。

本文介绍了一种采用机器学习技术同化微观结构行为的方法,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。该方法通过引入新方法,适用于各种神经网络架构,并通过测试不同材料验证了其优越性。讨论了该方法的潜力和未来研究方向。

微观结构 智能本构法 有限元求解器 机器学习 材料

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