利用神经网络探索薄壁二维挤出点阵的结构-性能关系
机器学习
2022-12-22 v1
摘要
本文研究了薄壁点阵在动态纵向压缩下由其横截面与高度表征的结构-性能关系。这些关系阐明了设计中不同几何特征在力学响应（包括能量吸收）上的相互作用。我们提出了一种基于键的组合式设计系统以生成不同点阵设计，并使用有限元法结合Johnson-Cook材料模型模拟其响应。利用自动编码器，我们将点阵横截面图像编码为潜在设计特征向量，并将其输入神经网络模型以生成预测。所训练模型可准确预测基于键设计系统中点阵的能量吸收曲线，并可通过迁移学习扩展至该系统外的新设计。
引用
@article{arxiv.2205.06761,
title = {Exploring the structure-property relations of thin-walled, 2D extruded lattices using neural networks},
author = {Junyan He and Shashank Kushwaha and Diab Abueidda and Iwona Jasiuk},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.06761},
year = {2022}
}