Physics-Informed Neural Networks for System Identification of Structural Systems with a Multiphysics Damping Model

多物理 非线性系统 非线性系统辨识 系统标识 鉴定(生物学) 人工神经网络 物理 结构体系 期限(时间) 复杂系统 统计物理学 控制工程 计算机科学 人工智能 工程类 有限元法 数据建模 结构工程 生物 热力学 植物 量子力学 数据库
作者
Tong Liu,Hadi Meidani
出处
期刊:Journal of Engineering Mechanics-asce [American Society of Civil Engineers]
卷期号:149 (10) 被引量:11
标识
DOI:10.1061/jenmdt.emeng-7060
摘要

Structural system identification is critical in resilience assessments and structural health monitoring, especially following natural hazards. Among the nonlinear structural behaviors, structural damping is a complex behavior that can be modeled as a multiphysics system wherein the structure interacts with an external thermal bath and undergoes thermalization. In this paper, we propose a novel physics-informed neural network approach for nonlinear structural system identification and demonstrate its application in multiphysics cases where the damping term is governed by a separated dynamics equation. The proposed approach, called PIDynNet, improves the estimation of the parameters of nonlinear structural systems by integrating auxiliary physics-based loss terms, one for the structural dynamics and one for the thermal transfer. These physics-based loss terms form the overall loss function in addition to a supervised data-based loss term. To ensure effective learning during the identification process, subsampling and early stopping strategies are developed. The proposed framework also has the generalization capability to predict nonlinear responses for unseen ground excitations. Two numerical experiments of nonlinear systems are conducted to demonstrate the comparative performance of PIDynNet.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
JamesPei应助大布采纳,获得20
2秒前
2秒前
4秒前
xl给小魏不睡觉的求助进行了留言
7秒前
7秒前
8秒前
陈泽宇发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
亦屿森发布了新的文献求助10
9秒前
10秒前
醉舞烟罗发布了新的文献求助10
11秒前
adamchris完成签到,获得积分10
12秒前
GuoZheng完成签到,获得积分10
12秒前
陈泽宇完成签到,获得积分10
14秒前
Min完成签到,获得积分20
14秒前
15秒前
我爱学术完成签到,获得积分10
15秒前
酷波er应助醉舞烟罗采纳,获得10
17秒前
小兰应助vica采纳,获得30
17秒前
亦屿森完成签到,获得积分10
18秒前
清爽的薄荷关注了科研通微信公众号
18秒前
Min发布了新的文献求助30
19秒前
了又柳发布了新的文献求助10
21秒前
nanan完成签到,获得积分10
22秒前
23秒前
24秒前
传奇3应助霸气的又琴采纳,获得20
24秒前
橙子完成签到,获得积分10
25秒前
六个核桃发布了新的文献求助10
26秒前
NexusExplorer应助nanan采纳,获得30
26秒前
思源应助B612小行星采纳,获得10
28秒前
顾矜应助GuoZheng采纳,获得10
28秒前
30秒前
CodeCraft应助高兴冬灵采纳,获得30
32秒前
张宝发布了新的文献求助10
34秒前
36秒前
38秒前
38秒前
cc完成签到,获得积分10
38秒前
高分求助中
Evolution 10000
ISSN 2159-8274 EISSN 2159-8290 1000
Becoming: An Introduction to Jung's Concept of Individuation 600
Ore genesis in the Zambian Copperbelt with particular reference to the northern sector of the Chambishi basin 500
A new species of Coccus (Homoptera: Coccoidea) from Malawi 500
A new species of Velataspis (Hemiptera Coccoidea Diaspididae) from tea in Assam 500
PraxisRatgeber: Mantiden: Faszinierende Lauerjäger 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3161577
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2812863
关于积分的说明 7897487
捐赠科研通 2471775
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1316151
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 631219
版权声明 602112