分析随机复合材料有效性能的计算策略-第三部分:机器学习
Vladimir Mityushev1, Piotr Drygaś1, Łukasz Walusiak2
1Faculty of Computer Science and Mathematics, Cracow University of Technology, Warszawska St., 24, 31-155 Krakow, Poland.
这项研究将机器学习 (ML) 与分析方法相结合,以分类分散的随机复合材料中的微结构. 该方法有效地根据其有效的弹性张量和微观结构特性来区分复合材料.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 计算力学 计算力学 计算力学
- 机器学习应用 机器学习应用
背景情况:
- 之前的工作 (第一部分和第二部分) 分析了二维分散的随机复合材料.
- 现有的分析方法被扩展,将机器学习 (ML) 纳入微结构分类中.
研究的目的:
- 用ML.用二维分散随机复合材料量化分类微结构.
- 证明有效张量对几何概率分布和计算协议的依赖性.
主要方法:
- 将有效张量表达式分解为几何和物理部分 (结构和和物理常量).
- 机器学习分析的应用,使用从结构和得出的特征向量.
- 开发一种分析算法,用于计算具有循环内含的双相复合材料中的有效弹性常数.
主要成果:
- 明确证明有效张量对包含分布和计算实现的依赖性.
- 通过简单的观察无法区分的分散随机复合物的成功分类.
- 开发了一个计算有效的策略来对微结构进行分类.
结论:
- 机器学习与分析分解的整合为微观结构的表征提供了一个强大的工具.
- 开发的战略提供了一个强大的方法来分类复杂的复合材料.
- 这种方法促进了弹性纤维复合材料的理解和分析.
更多相关视频
08:27Author Spotlight: Efficient Image Recognition Using Directional Gradient Histogram Technique and Support Vector Machines
Published on: January 5, 2024
09:41Magnet Assisted Composite Manufacturing: A Flexible New Technique for Achieving High Consolidation Pressure in Vacuum Bag/Lay-Up Processes
Published on: May 17, 2018
相关概念视频
Mechanistic Models: Compartment Models in Algorithms for Numerical Problem Solving
In individual population analyses, different algorithms are employed, such as Cauchy's method, which uses a...
Bending of Members Made of Several Materials
Hooke's Law determines stress in each material, stating that stress is proportional to strain but varies due to each material's...
Behavior of Concrete Under Compressive Load
As the concrete specimen fractures under...
Random Sampling Method
Composite Bodies
Composite bodies have widespread applications in mechanical engineering, from automobiles to aircraft to rockets. For example, an automobile wheel comprises...
Response Surface Methodology
The process of RSM involves several key steps:
