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Effective data sampling strategies and boundary condition constraints of physics-informed neural networks for identifying material properties in solid mechanics

引用

Applied mathematics and mechanics(English Edition) 2023年第7期44卷 1039-1068页

作者： W.WU m.daneker m.A.JOLLEY K.T.TURNER L.LU Department of Anesthesiology and Critical Care medicine Children's Hospital of PhiladelphiaPhiladelphiaPA 19104U.S.A. Division of Pediatric Cardiology Children's Hospital of PhiladelphiaPhiladelphiaPA 19104U.S.A. Department of Chemical and Biomolecular Engineering University of PennsylvaniaPhiladelphiaPA 19104U.S.A. Department of mechanical Engineering and Applied mechanics University of PennsylvaniaPhiladelphiaPA 19104U.S.A.

material identification is critical for understanding the relationship between mechanical properties and the associated mechanical ***,material identification is a challenging task,especially when the characteristic of the material is highly nonlinear in nature,as is common in biological *** this work,we identify unknown material properties in continuum solid mechanics via physics-informed neural networks(PINNs).To improve the accuracy and efficiency of PINNs,we develop efficient strategies to nonuniformly sample observational *** also investigate different approaches to enforce Dirichlet-type boundary conditions(BCs)as soft or hard ***,we apply the proposed methods to a diverse set of time-dependent and time-independent solid mechanic examples that span linear elastic and hyperelastic material *** estimated material parameters achieve relative errors of less than 1%.As such,this work is relevant to diverse applications,including optimizing structural integrity and developing novel materials.

关键词： solid mechanics material identification physics-informed neural network(PINN) data sampling boundary condition(BC)constraint

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