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Multi-layer perceptron-based data-driven multiscale modelling of granular materials with a novel Frobenius norm-based internal variable

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Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering 2024年第6期16卷 2198-2218页

作者： Mengqi Wang Y.T.Feng Shaoheng Guan Tongming Qu Zienkiewicz Centre for Computational Engineering Faculty of Science and EngineeringSwansea UniversitySwanseaWalesSA18EPUK Institute of Theoretical and Computational Physics Graz University of TechnologyGraz8010Austria Department of Civil and Environmental Engineering Hong Kong University of Science and TechnologyClearwater BayKowloonHong KongChina

One objective of developing machine learning(ML)-based material models is to integrate them with well-established numerical methods to solve boundary value problems(BVPs).In the family of ML models,recurrent neural networks(RNNs)have been extensively applied to capture history-dependent constitutive responses of granular materials,but these multiple-step-based neural networks are neither sufficiently efficient nor aligned with the standard finite element method(fem).Single-step-based neural networks like the multi-layer perceptron(MLP)are an alternative to bypass the above issues but have to introduce some internal variables to encode complex loading histories.In this work,one novel Frobenius norm-based internal variable,together with the Fourier layer and residual architectureenhanced MLP model,is crafted to replicate the history-dependent constitutive features of representative volume element(RVE)for granular materials.The obtained ML models are then seamlessly embedded into the fem to solve the BVP of a biaxial compression case and a rigid strip footing case.The obtained solutions are comparable to results from the fem-dem multiscale modelling but achieve significantly improved efficiency.The results demonstrate the applicability of the proposed internal variable in enabling MLP to capture highly nonlinear constitutive responses of granular materials.

关键词： Granular materials History-dependence Multi-layer perceptron(MLP) Discrete element method fem-dem Machine learning

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A coupled fluid fem-dem technique for predicting blasting operations in tunnels

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Underground Space 2018年第4期3卷 310-316页

作者： Francisco Zarate Jose M.Gonzalez Juan Miquel Rainald Lohner Eugenio Onate Centre Internacional de Metodes Numerics en Enginyeria(CIMNE) Spain Universitat Politecnica de Catalunya(UPC) Gran Capitan s/nCampus Nord08034 BarcelonaSpain George Mason University USA1

We present recent developments in the coupling of the finite element method(fem)and the discrete element method(dem)for the analysis of rock blasting operations in tunnels.The coupled fem-dem technique has been proven to be an efficient procedure for pre-dicting the multiple fractures of rock induced by the loads generated in blasting.The coupled fem-dem procedure is applied in tunnel construction,as well as to gas pressure blasting pyrotechnics to break rocks for the excavation of the tunnel front.In the latter case,the effect of gas explosion is modeled by solving the equations of gas dynamics in the analysis domain using fem.The effect of gas forces in the underlying rock mass is modeled via an embedded fluid-structure interaction method.The efficiency of the coupled fem-dem tech-nique is demonstrated in several examples of fracture tests and rock blasting problems related to tunnel engineering.The examples pre-sented indicate that the combination of the dem with simple three-node linear triangular elements(for two-dimensional problems)captures the onset of fractures and their evolution accurately,accounting for the penetration of gas in the failure domain(Zarate&Onate,2015;Zarate,Cornejo,&Onate,2018).

关键词： Discrete elements Finite elements Fracture mechanics fem-dem Gas dynamics

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抛物线壳体软模成形fem-dem耦合仿真研究

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机械工程学报 2020年第20期56卷 38-46页

作者：曹秒艳胡晗田少杰杜冰赵长财燕山大学机械工程学院秦皇岛066004 河北省轻质结构装备设计与制备工艺技术创新中心秦皇岛066004 燕山大学先进锻压成形技术与科学教育部重点实验室秦皇岛066004

针对一些形状复杂、具有局部特征的难变形薄壁构件的成形问题,提出固体颗粒介质成形(Solid granules medium forming,SGMF)技术。并以薄壁的抛物线壳体零件为例,分析零件的特征及成形难点;基于ABAQUS平台,自行编制程序对抛物线壳体SGMF... 详细信息

针对一些形状复杂、具有局部特征的难变形薄壁构件的成形问题,提出固体颗粒介质成形(Solid granules medium forming,SGMF)技术。并以薄壁的抛物线壳体零件为例,分析零件的特征及成形难点;基于ABAQUS平台,自行编制程序对抛物线壳体SGMF成形过程进行有限元法(Finite element method,fem)和离散元法(Discrete element method,dem)耦合仿真分析,探究不同摩擦因数对工件SGMF的影响。研究表明,fem-dem耦合分析技术兼顾离散颗粒介质与连续体板材各自的变形特点,能较准确模拟金属板材SGMF成形过程,并采用该耦合分析技术确定该抛物线壳体零件的最佳成形工艺参数;最后在模拟结果的基础上,开展抛物线壳体零件的颗粒介质成形试验研究,并成功试制出合格工件,试验结果与fem-dem耦合模拟结果基本吻合。

关键词：薄壁零件固体颗粒介质成形仿真 fem-dem

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接触处理Munjiza方法在数值流形法中的应用

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岩土力学 2013年第2期34卷 526-534页

作者：徐栋栋孙冠华郑宏中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学与工程国家重点实验室武汉430071

数值流形法(NMM)在接触处理过程包括:接触方式判断,包括点-点和点-线接触;开-闭迭代,确定块体系统的约束状态;以及接触传递,将有效的接触对传递到下一个时步。过程稍显繁琐和耗时,且与真实的物理接触状态有异。由Munjiza所提出的NBS(no ... 详细信息

数值流形法(NMM)在接触处理过程包括:接触方式判断,包括点-点和点-线接触;开-闭迭代,确定块体系统的约束状态;以及接触传递,将有效的接触对传递到下一个时步。过程稍显繁琐和耗时,且与真实的物理接触状态有异。由Munjiza所提出的NBS(no binary search)接触检测算法,将单元映射到规则格子中,以链表结构将其有效地连接在一起,只在单元所在格子以及周围格子内部进行接触判断,接触检测效率大为提高,计算量仅随单元数线性增长,内存需求也很低。在计算接触力时以所定义的势为媒介,用重叠面积来衡量接触力的大小,属于分布式接触力,更接近于实际,避免了原NMM接触处理过程的繁琐。因此,将其作为一种平行的接触处理方法引入到NMM中,并以算例验证,证实了算法的可行性。

关键词：势接触力接触判断 NMM fem-dem

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