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A Deep Collocation Method for the Bending Analysis of Kirchhoff Plate

Computers, Materials & Continua 2019年第5期59卷 433-456页

作者： Hongwei Guo Xiaoying Zhuang Timon Rabczuk Division of Computational Mechanics Ton Duc Thang UniversityHo Chi Minh CityViet Nam Faculty of Civil Engineering Ton Duc Thang UniversityHo Chi Minh CityViet Nam Institute of Continuum Mechanics Leibniz Universität HannoverHannoverGermany Department of Geotechnical Engineering Tongji UniversityShanghaiChina Key Laboratory of Geotechnical and Underground Engineering of Ministry of Education Tongji UniversityShanghaiChina

In this paper,a deep collocation method(DCM)for thin plate bending problems is *** method takes advantage of computational graphs and backpropagation algorithms involved in deep ***,the proposed DCM is based on a feedforward deep neural network(DNN)and differs from most previous applications of deep learning for mechanical ***,batches of randomly distributed collocation points are initially generated inside the domain and along the boundaries.A loss function is built with the aim that the governing partial differential equations(pdes)of Kirchhoff plate bending problems,and the boundary/initial conditions are minimised at those collocation points.A combination of optimizers is adopted in the backpropagation process to minimize the loss function so as to obtain the optimal *** Kirchhoff plate bending problems,the C^1 continuity requirement poses significant difficulties in traditional mesh-based *** can be solved by the proposed DCM,which uses a deep neural network to approximate the continuous transversal deflection,and is proved to be suitable to the bending analysis of Kirchhoff plate of various geometries.

关键词： Deep learning collocation method Kirchhoff plate higher-order pdes

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