Un réseau thermodynamique récurrent (RTAN) avec encodage de Maxwell pour modéliser la réponse de matériaux viscoélastiques - Archive ouverte HAL
Communication Dans Un Congrès Année : 2024

Un réseau thermodynamique récurrent (RTAN) avec encodage de Maxwell pour modéliser la réponse de matériaux viscoélastiques

Nicolas Pistenon
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1147261
Pierre Kerfriden
Sabine Cantournet
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1391959

Résumé

Une méthodologie d’apprentissage automatique est mise en place pour avoir un modèle non linéaire de loi de comportement dépendant de l’histoire. Elle repose sur deux biais inductifs mécaniques : le premier étant un modèle de Maxwell Généralisé linéaire utilisé comme couche cachée fournissant des variables cachées d’histoire. Le deuxième biais repose sur la formulation d’un réseau de neurones récurrent thermodynamique. Ce dernier montre des résultats prometteurs avec un bon apprentissage, un faible nombre de données et une bonne capacité à généraliser à d’autres trajets de chargements.
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Dates et versions

hal-04611057 , version 1 (03-12-2024)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04611057 , version 1

Citer

Nicolas Pistenon, Pierre Kerfriden, Jean-Luc Bouvard, Daniel Pino Muñoz, Sabine Cantournet. Un réseau thermodynamique récurrent (RTAN) avec encodage de Maxwell pour modéliser la réponse de matériaux viscoélastiques. 16ème Colloque National en Calcul de Structures (CSMA 2024), CNRS; CSMA; ENS Paris-Saclay; CentraleSupélec, May 2024, Hyères, France. ⟨hal-04611057⟩
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