Méthodes de machine learning pour la prédiction de trajets de fissures dans les matériaux cimentaires sur la base de descripteurs morphologiques locaux
Résumé
La construction d'un matériau numérique repose sur des descripteurs morphologiques qui caractérisent un matériau réel à l'aide d'informations statistiques et géométriques. La microstructure numérique générée est qualifié statistiquement semblable par rapport à la réalité. Or deux microstructures statistiquement semblables peuvent présenter des comportements de fissuration différents. Ces différences peuvent avoir une influence sur la perméabilité des enceintes. Pour contourner cette limitation, nous proposons dans ce travail un nouvelle approche qui combine descripteurs morphologiques et modèle de prédiction de fissure pour évaluer la similarité entre 2 microstructures.
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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