黏弹性纤维复合材料动态力学分析的深度学习方法
机器学习
2023-10-25 v1 材料科学
人工智能
摘要
在生态设计标准的推动下,增强聚合物(RP)复合材料的使用日益增多,这需要在轻量化、刚度和有效振动控制之间精细平衡。这些材料对于提升舒适性、安全性和能源效率至关重要。动态力学分析(DMA)表征黏弹性行为,但利用机器学习(ML)加速 microstructure 设计与理解的兴趣日益增长。本文旨在使用深度神经网络将微结构映射到其力学性质,加快过程并允许从期望性质生成微结构。
引用
@article{arxiv.2310.15188,
title = {Deep Learning Approaches for Dynamic Mechanical Analysis of Viscoelastic Fiber Composites},
author = {Victor Hoffmann and Ilias Nahmed and Parisa Rastin and Guénaël Cabanes and Julien Boisse},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.15188},
year = {2023}
}
备注
12 pages, 5 figures, https://hal.science/hal-04250557