Surrogate-based multiscale analysis of experiments on thermoplastic composites under off-axis loading

要約

この論文では、軸外荷重下での一方向熱可塑性複合材料の一定ひずみ速度およびクリープ実験をモデル化するためのサロゲートベースのマルチスケール アプローチを紹介します。
以前の寄稿では、これらの実験は、巨視的均一性を仮定した単一スケールのマイクロメカニカル シミュレーションを通じてモデル化されました。
多くのシナリオで効率的かつ正確ですが、オフ軸角度が低いシミュレーションでは実験との大きな矛盾が示されました。
この不一致は巨視的不均一性によって引き起こされるという仮説が立てられ、それを捉えるにはマルチスケールのアプローチが必要となります。
ただし、フルフィールドのマルチスケール シミュレーションは依然として計算量が法外です。
この問題に対処するために、マイクロモデルを物理リカレント ニューラル ネットワーク (PRNN) に置き換えます。PRNN は、データ駆動型コンポーネントと埋め込み構成モデルを組み合わせて、履歴に依存する動作を自然にキャプチャする代理モデルです。
このネットワークの潜在空間の説明可能性は、再トレーニングを必要としない転移学習戦略でも調査されます。
サロゲートベースのシミュレーションにより、巨視的なひずみ場の不均一性について立てられた仮説を確認し、斜めのエンドタブを使用した実験設定の調整の影響についての洞察を得ることができます。
サロゲートベースのマルチスケールアプローチの結果は、幅広い設定にわたって単一スケールのマイクロメカニカルアプローチよりも実験との一致が良好であることを示していますが、クリープ実験では精度が限られており、材料特性の校正で巨視的な試験効果が暗黙的に考慮されています。
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要約(オリジナル)

In this paper, we present a surrogate-based multiscale approach to model constant strain-rate and creep experiments on unidirectional thermoplastic composites under off-axis loading. In previous contributions, these experiments were modeled through a single-scale micromechanical simulation under the assumption of macroscopic homogeneity. Although efficient and accurate in many scenarios, simulations with low-off axis angles showed significant discrepancies with the experiments. It was hypothesized that the mismatch was caused by macroscopic inhomogeneity, which would require a multiscale approach to capture it. However, full-field multiscale simulations remain computationally prohibitive. To address this issue, we replace the micromodel with a Physically Recurrent Neural Network (PRNN), a surrogate model that combines data-driven components with embedded constitutive models to capture history-dependent behavior naturally. The explainability of the latent space of this network is also explored in a transfer learning strategy that requires no re-training. With the surrogate-based simulations, we confirm the hypothesis raised on the inhomogeneity of the macroscopic strain field and gain insights into the influence of adjustment of the experimental setup with oblique end-tabs. Results from the surrogate-based multiscale approach show better agreement with experiments than the single-scale micromechanical approach over a wide range of settings, although with limited accuracy on the creep experiments, where macroscopic test effects were implicitly taken into account in the material properties calibration.

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