Prediction of Ductile Damage in Composite Material Used in Type IV Hydrogen Tanks by Artificial Neural Network and Machine Learning with Finite Element Modeling Approach

人工神经网络 有限元法 复合数 结构工程 材料科学 人工智能 计算机科学 工程类 复合材料 化学 有机化学
作者
Kheireddin Kadri,Achraf Kallel,Guillaume Guérard,Asma Ben Abdallah,Sébastien Ballut,Joseph Fitoussi,Mohammadali Shirinbayan
出处
期刊:Energy technology [Wiley]
标识
DOI:10.1002/ente.202401045
摘要

This study investigates the degradation process of composite materials used in high‐pressure hydrogen storage vessels by employing advanced computational techniques. A recurrent neural network, specifically a bidirectional long short‐term memory (Bi‐LSTM) network, is utilized to predict the temporal evolution of ductile damage. The key degradation features are extracted from finite element modeling (FEM) computations using group method of data handling algorithms and treated as time‐series data. Results demonstrate that the Bi‐LSTM network can accurately undergo both elastic and plastic behaviors of the composite under tensile strength. Additionally, traditional machine learning (ML) algorithms such as extreme gradient boosting and random forest are employed to forecast strain degradation, showing promising results. This hybrid approach combining FEM, ML, and deep learning provides a comprehensive method for predicting the degradation of composite materials, offering significant potential for optimizing the design and durability of hydrogen storage vessels.
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