神经集总参数微分方程及其在搅拌摩擦加工中的应用
机器学习
2023-04-19 v1 计算工程、金融与科学
摘要
集总参数方法旨在将空间扩展或连续物理系统的演化简化为代表所建系统物理尺度的“集总”单元的演化。对于集总单元的定义或其相关物理可能未知的系统，建模任务可能仅限于对系统物理进行全保真仿真。在本工作中，我们考虑在连续系统仅有有限点测量的数据驱动建模任务。我们基于通用微分方程（Universal Differential Equation, UDE）的概念构建数据驱动模型，以将动力学简化为集总参数并推断其属性。UDE的灵活性允许组合各种适合特定应用建模任务（包括集总参数方法）的已知物理先验。本工作的激励示例是搅拌摩擦焊的扎入与停留阶段；具体而言，(i) 将工具功率输入映射为温度的点测量值，以及 (ii) 利用该学习到的映射进行过程控制。
引用
@article{arxiv.2304.09047,
title = {Neural Lumped Parameter Differential Equations with Application in Friction-Stir Processing},
author = {James Koch and WoongJo Choi and Ethan King and David Garcia and Hrishikesh Das and Tianhao Wang and Ken Ross and Keerti Kappagantula},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.09047},
year = {2023}
}