講演情報
[16008]Sobolev学習MLPによるノンレシプロカルゲルのサロゲートモデルの構築と実装
*兒嶋 佑太1、余語 勇哉1、稲前 有人1、永島 壮1、奥村 大1 (1. 名古屋大学)
キーワード：
非相反性材料、マルチスケール解析、機械学習、サロゲートモデル
本研究では，ミクロなナノシートの座屈挙動とマクロな力学応答を結びつけることで，相反性崩壊材料の高度な非線形挙動を再現可能なマルチスケールサロゲートモデルの構築と実装を目的とする．具体的には，応力値とその接線剛性を同時に学習させるSobolev学習を導入したMulti-layer perceptron（MLP）を構成する．MLPモデルはユニットセルの対数ひずみから真応力および，接線剛性を予測する．これにより相反性破壊材料特有の複雑な接線剛性テンソルを学習させる．本稿では，提案モデルの構築手法を詳述するとともに，ナノシート含有ゲルを対象とした検証実験を通じて，その予測精度と有効性を明らかにする．