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Deep material network via a quilting strategy: visualization for explainability and recursive training for improved accuracy

引用

npj Computational Materials 2023年第1期9卷 1023-1038页

作者： Dongil Shin ryan alberdi Ricardo A.Lebensohn Rémi Dingreville Center for Integrated Nanotechnologies Sandia National LaboratoriesAlbuquerqueNM 87185USA Simulation Modeling Sciences Sandia National LaboratoriesAlbuquerqueNM 87185USA Theoretical Division Los Alamos National LaboratoryLos AlamosNM 87845USA

Recent developments integrating micromechanics and neural networks offer promising paths for rapid predictions of the response of heterogeneous materials with similar accuracy as direct numerical *** deep material network is one such approaches,featuring a multi-layer network and micromechanics building blocks trained on anisotropic linear elastic *** trained,the network acts as a reduced-order model,which can extrapolate the material’s behavior to more general constitutive laws,including nonlinear behaviors,without the need to be ***,current training methods initialize network parameters randomly,incurring inevitable training and calibration ***,we introduce a way to visualize the network parameters as an analogous unit cell and use this visualization to“quilt”patches of shallower networks to initialize deeper networks for a recursive training *** result is an improvement in the accuracy and calibration performance of the network and an intuitive visual representation of the network for better explainability.

关键词： networks Deep network

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