활용 사례 연구
Data-Driven Discovery of Composition-Dependent Constitutive Models for Hyperelasticity and Viscoelasticity of Digital Materials
ARarXiv
다중 재료로 제작된 디지털 소재의 복잡한 거동을 포괄적으로 설명하기 위해 데이터 기반 구성 방정식 모델링 프레임워크를 제시했습니다.
세 줄 요약
- 이 모델은 재료 조성과 하중 속도 변화에도 불구하고 열역학적 일관성을 유지하며, 속도 의존적인 강성 및 이력 현상을 정확히 포착합니다.
- 기존 모델의 한계였던 범용성 문제를 해결하여, 다양한 재료 및 하중 조건에서 신뢰도 높은 정밀 시뮬레이션이 가능해집니다.
- 고전적인 구성 방정식 구조를 유지하면서도, 신경 ODE(NODEs)와 같은 데이터 기반 기법을 활용해 매개변수를 학습하는 것이 특징입니다.
다중 재료로 제작된 디지털 소재의 복잡한 거동을 포괄적으로 설명하기 위해 데이터 기반 구성 방정식 모델링 프레임워크를 제시했습니다.