ナノ構造材料の変形シミュレーションは非常に高価であるため、FE2法に基づく計算尺度ブリッジングアプローチが提案されている。ビームフレームモデルを使用してエアロゲル構造を解決し、ニューラルネットワークに基づくサロゲートモデルが導入されている。これらの方法は数値的に効率的であり、近年成功裏に研究されてきた。FE2法は計算上要求が高く、並列実装や機械学習によるサロゲートモデルが利用されている。二次元および三次元RVEでの結果から、ニューラルネットワークはビームフレームソルバーよりも約100〜7000倍高速であることが示されている。
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by Axel Klawonn... at arxiv.org 03-04-2024
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