Neural Network for Constitutive Modeling of Beam Structures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Constitutive modeling plays a vital role in simulating the stress-strain behavior of structures within various engineering applications. Traditionally, constitutive models relied on experimental tests to accurately characterize the stress-strain relationship. In recent decades, there has been a significant increase in the development of advanced constitutive laws due to the high cost associated with testing. However, numerical computations based on advanced constitutive laws heavily relies on numerical integration which is time-consuming and computationally demanding. This leads to the need to develop an alternate approach. In this study, a neural network-based constitutive model using TensorFlow was proposed to capture the non-linear relationship between stress and strain in beam structures. A case study was conducted where the neural network-based constitutive model was implemented to predict the axial force and bending moment of the pipeline subjected to ground displacement, modeled as an Euler-Bernoulli beam with large deformations. The comparative analysis with traditional numerical integration schemes was pursued to assess the performance of the proposed model. The results showed a significant reduction in computation time when dealing with large data sizes. Additionally, the impacts of the training data samples on the applicability of the neural network constitutive model were investigated. The findings of this study support that the neural network-based constitutive model serve as a more efficient tool for extensive numerical simulations in the design and structural analysis of beam structures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».