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Constitutive artificial neural networks
Constitutive artificial neural networks
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数据驱动的材料模型在经典的Treloar数据集上进行基准测试
一篇新论文使用经典的Treloar数据集对几种用于超弹性的数据驱动本构建模框架进行了基准测试。该研究比较了本构人工神经网络、物理增强神经网络、材料指纹识别和高效无监督本构定律识别与发现。虽然所有方法都表现出强大的拟合性能，但该研究强调了它们各自的优势、局限性以及预测准确性与模型复杂性之间的权衡，为它们的实际应用提供了实用指导。
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新AI方法从全场数据中发现材料模型
研究人员开发了CANN-EUCLID，一种新颖的无监督方法，可直接从全场数据中发现本构人工神经网络模型。该方法将本构人工神经网络（CANNs）与EUCLID框架相结合，无需局部应力测量或预定义的模型结构即可识别稀疏超弹性定律。该方法在各向同性和各向异性基准测试上进行了评估，证明了当可表示为所选CANN基时，其准确恢复真实定律的能力，以及在其他情况下近似缺失贡献的能力。该框架在可解释的全场本构模型识别方面显示出潜力，特别是对于软生物组织…