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English(EN) Constitutive parameterized deep energy method for solid mechanics problems with random material parameters

新的深度学习方法可有效处理固体力学中具有随机材料参数的问题

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新的物理驱动的深度学习框架，称为本构参数化深度能量方法（CPDEM），以应对固体力学模拟中具有随机材料参数的挑战。与需要为每次参数变化进行昂贵的重新计算或广泛数据集的传统方法不同，CPDEM重新制定了应变能量密度泛函，以编码随机本构参数的潜在表示。这使得在不知道材料参数的情况下，无需重新训练即可实时进行零样本推断位移场，从而提高了复杂非线性力学问题的效率。 AI

影响 能够对具有可变材料特性的固体力学问题进行更快、更有效的模拟。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍固体力学模拟新方法的学术论文。[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) · Zhangyong Liang, Jihong Zhu, Huanhuan Gao ·

    用于具有随机材料参数的固体力学问题的本构参数化深度能量方法

    arXiv:2603.26030v2 Announce Type: replace Abstract: In practical structural design and solid mechanics simulations, material properties inherently exhibit random variations within bounded intervals. However, evaluating mechanical responses under continuous material uncertainty re…

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