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基于多保真流变信息元模型的LAOS过程本构方程参数恢复
1
作者
刘虎
陈欣
+3 位作者
张浩天
王雨欣
庞志威
沙金
《华东理工大学学报(自然科学版)》
2025年第4期572-580,共9页
为应对复杂流体在大振幅振荡剪切(LAOS)过程中触变弹黏塑性(TEVP)本构模型参数恢复的挑战,尤其在流变样本数据稀缺的情况下,提出了一种多保真流变信息元建模方法。该方法先构建了结合数据、初值和本构方程损失的流变信息神经网络作为基...
为应对复杂流体在大振幅振荡剪切(LAOS)过程中触变弹黏塑性(TEVP)本构模型参数恢复的挑战,尤其在流变样本数据稀缺的情况下,提出了一种多保真流变信息元建模方法。该方法先构建了结合数据、初值和本构方程损失的流变信息神经网络作为基础子网,利用低保真合成数据进行预训练;随后引入由1×20线性层与2×20非线性层组成的多保真子网,通过加权损失函数融合低保真响应与高保真实验数据,实现元模型的增量微调。基于胶体玻璃、聚合物胶束、软凝胶和海相黏土的实验结果表明,模型预测曲线与真实数据曲线高度吻合,证明模型的有效性和鲁棒性。该方法为数据稀缺场景下的流变本构建模提供了新思路,同时展示了多保真数据融合在复杂流体参数恢复中的潜力。
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关键词
大振幅振荡剪切
触
变
弹黏塑性本构模型
多保真
元建模
流变信息神经网络
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职称材料
题名
基于多保真流变信息元模型的LAOS过程本构方程参数恢复
1
作者
刘虎
陈欣
张浩天
王雨欣
庞志威
沙金
机构
华东理工大学机械与动力工程学院
出处
《华东理工大学学报(自然科学版)》
2025年第4期572-580,共9页
文摘
为应对复杂流体在大振幅振荡剪切(LAOS)过程中触变弹黏塑性(TEVP)本构模型参数恢复的挑战,尤其在流变样本数据稀缺的情况下,提出了一种多保真流变信息元建模方法。该方法先构建了结合数据、初值和本构方程损失的流变信息神经网络作为基础子网,利用低保真合成数据进行预训练;随后引入由1×20线性层与2×20非线性层组成的多保真子网,通过加权损失函数融合低保真响应与高保真实验数据,实现元模型的增量微调。基于胶体玻璃、聚合物胶束、软凝胶和海相黏土的实验结果表明,模型预测曲线与真实数据曲线高度吻合,证明模型的有效性和鲁棒性。该方法为数据稀缺场景下的流变本构建模提供了新思路,同时展示了多保真数据融合在复杂流体参数恢复中的潜力。
关键词
大振幅振荡剪切
触
变
弹黏塑性本构模型
多保真
元建模
流变信息神经网络
Keywords
large amplitude oscillatory shear
TEVP constitutive model
multi-fidelity
meta-modeling
rheology-informed neural network
分类号
TH145 [一般工业技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多保真流变信息元模型的LAOS过程本构方程参数恢复
刘虎
陈欣
张浩天
王雨欣
庞志威
沙金
《华东理工大学学报(自然科学版)》
2025
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