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An artificial neural network for surrogate modeling of stress fields in viscoplastic polycrystalline materials

npj Computational Materials 2023年第1期9卷 1981-1990页

作者： Mohammad S.Khorrami Jaber R.Mianroodi Nima H.Siboni Pawan Goyal Bob Svendsen peter benner Dierk Raabe Microstructure Physics and Alloy Design Max-Planck-Institut für EisenforschungDüsseldorfGermany Ergodic Labs Lohmühlenstraße 6512435 BerlinGermany Computational Methods in Systems and Control Theory Max Planck Institute for Dynamics of Complex Technical SystemsMagdeburgGermany Material Mechanics RWTH Aachen UniversityAachenGermany

The purpose of this work is the development of a trained artificial neural network for surrogate modeling of the mechanical response of elasto-viscoplastic grain *** this end,a U-Net-based convolutional neural network(CNN)is trained using results for the von Mises stress field from the numerical solution of initial-boundary-value problems(IBVPs)for mechanical equilibrium in such microstructures subject to quasi-static uniaxial *** resulting trained CNN(tCNN)accurately reproduces the von Mises stress field about 500 times faster than numerical solutions of the corresponding IBVP based on spectral *** of the tCNN to test cases based on microstructure morphologies and boundary conditions not contained in the training dataset is also investigated and discussed.

关键词： methods boundary faster

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