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Modeling structure-property relationships with convolutional neural networks: Yield surface prediction based on microstructure images

卷积神经网络 材料科学 微观结构 微观力学 人工智能 屈服面 像素 均质化(气候) 生物系统 编码 人工神经网络 编码器 计算机科学 算法 模式识别(心理学) 复合材料 结构工程 有限元法 生物多样性 生态学 本构方程 生物化学 化学 复合数 基因 工程类 生物 操作系统
作者
Julian N. Heidenreich,Maysam B. Gorji,Dirk Mohr
出处
期刊:International Journal of Plasticity [Elsevier BV]
卷期号:163: 103506-103506 被引量:23
标识
DOI:10.1016/j.ijplas.2022.103506
摘要

The use of micromechanics in conjunction with homogenization theory allows for the prediction of the effective mechanical properties of materials based on microstructural information. The geometrical features of microstructures are often summarized in the form of a multi-dimensional image that may contain information such as grain morphology and grain orientations. Here, an attempt is made to encode microstructural information contained in images through convolutional neural networks (CNN). In particular, we pose the problem of predicting the yield surfaces of porous media based on images of their unit cell. It is shown that an encoder composed of two parallel CNN strands is able to reduce the geometrical information stored in 100 × 100 pixel images of perforated microstructures to ten characteristic features. Furthermore, a fully-connected neural network model with multiplicative layers is introduced to predict the effective yield surfaces based on the encoded geometrical information. The result is a computationally-efficient CNN-FCNN model that is able to replicate the effective yield surface predictions of a detailed FE-based unit cell model. Based on this successful proof of concept, it may be envisioned to train CNNs based on the results from crystal plasticity models as well as experimental data on real materials to obtain structure-property models for the design of optimization of polycrystalline materials.
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