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English(EN) Implementation of Hyperelastic Physics-Augmented Neural Networks in the Explicit Finite Element Codes Simcenter Radioss and OpenRadioss with Applications to Impact Events

新框架将物理增强神经网络集成到有限元求解器中

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种将物理增强神经网络（PANNs）集成到Simcenter Radioss和OpenRadioss等显式有限元求解器中的方法。该框架允许将预训练的PANNs转移到用户材料例程中，从而无需专门的求解器即可在现有仿真软件中使用。该方法侧重于计算效率，证明用SQuarePlus替换SoftPlus激活函数可以在保持精度的同时降低成本。GitHub存储库可自动生成Fortran用户材料例程，从而促进了基于机器学习的本构模型在冲击事件仿真中的实际应用。 AI

影响 通过将机器学习与物理约束相结合，实现了工程仿真中更准确、更高效的材料建模。

排序理由 该集群描述了一篇研究论文，详细介绍了在工程仿真软件中实现物理增强神经网络的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Lukas Maurer, Sascha Eisentr\"ager, Marian Bulla, Daniel Juhre ·

    在显式有限元代码 Simcenter Radioss 和 OpenRadioss 中实现超弹性物理增强神经网络及其在冲击事件中的应用

    arXiv:2606.29874v1 Announce Type: cross Abstract: Data-driven material modeling techniques have gained significant attention due to their ability to capture complex constitutive behaviors beyond the limitations of classical material models. Physics-augmented neural networks (PANN…

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