Deep Material Networks for Fiber Suspensions With Infinite Material Contrast
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We extend the laminate based framework of direct deep material networks (DMNs) to treat suspensions of rigid fibers in a non‐Newtonian solvent. To do so, we derive two‐phase homogenization blocks that are capable of treating incompressible fluid phases and infinite material contrast. In particular, we leverage existing results for linear elastic laminates to identify closed form expressions for the linear homogenization functions of two‐phase layered emulsions. To treat infinite material contrast, we rely on the repeated layering of two‐phase layered emulsions in the form of coated layered materials. We derive necessary and sufficient conditions which ensure that the effective properties of coated layered materials with incompressible phases are non‐singular, even if one of the phases is rigid. With the derived homogenization blocks and non‐singularity conditions at hand, we present a novel DMN architecture, which we name the flexible DMN (FDMN) architecture. We build and train FDMNs to predict the effective stress response of shear‐thinning fiber suspensions with a Cross‐type matrix material. For 31 fiber orientation states, six load cases, and over a wide range of shear rates relevant to engineering processes, the FDMNs achieve validation errors below 4.31% when compared to direct numerical simulations with fast‐Fourier‐transform based computational techniques. Compared to a conventional machine learning approach introduced previously by the consortium of authors, FDMNs offer better accuracy at an increased computational cost for the considered material and flow scenarios.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».