通过非侵入式降阶基方法从微观模拟中学习本构模型
摘要：非侵入式降阶方法用于构建昂贵的微尺度问题的廉价替代品，适用于多尺度模拟，同时具有以下三个关键特征：（1）可以完全恢复微观应力场；（2）能够准确预测各种材料参数下的应力场，并且可以在解决优化问题时很方便地应用有效应力对材料参数的导数；（3）相对于直接对有效应力进行回归，需要更少的训练数据。在所考虑的两个测试问题的微结构中，即使使用相对较小的训练数据集，有效应力的平均逼近误差低至0.1％。嵌入到宏观问题中，降阶模型在线计算速度提高了大约三个数量级，同时保持了与FE^2求解器相比的高精度。
作者：Theron Guo, Ondv{r}ej Rokov{s}, Karen Veroy
论文ID：2104.04451
分类：Computational Engineering, Finance, and Science
分类简称：cs.CE
提交时间：2022-08-24