Wielo-skalowe modelowanie muru z cegieł przy użyciu metody homogenizacji i sztucznych sieci neuronowych

Autor

DOI:

https://doi.org/10.24425/ace.2022.143033

Abstrakt

W pracy przedstawiono sposób tworzenia makro-modelu konstytutywnego muru ceglanego. Przyjmuje się założenia płaskiego stanu naprężenia. Tworzony model nie jest modelem ortotropowym sprężysto-plastycznym, ale jest zbudowany jako sztuczna sieć neuronowa (SSN) dająca niejawną funkcję konstytutywną. Wiąże ona nowy stan naprężeń uogólnionych (sił membranowych) Σn+1 z poprzednim stanem Σn oraz przyrostem odkształceń uogólnionych ΔE. Forma tak utworzonego makro-modelu konstytutywnego jest zgodna z analizą przyrostową problemu statyki w przypadku nieliniowości materiałowych. Składniki muru (cegła i zaprawa) są opisane modelami sprężysto-plastycznymi Druckera-Pragera. Parametry materiałowe składników muru oraz geometria komórki powtarzalnej stanowią dane wejściowe, służące budowie makro-modelu muru.

Bibliografia

[1] S. Jemioło, L. Małyszko, FEM and constitutive modelling in analysis of masonry structures. Theoretical basis, vol. 1. Olsztyn: University of Warmia and Mazury, 2013 (in Polish).

[2] P.B. Lourenço, “Computational strategies for masonry structures”, PhD thesis, Delft University of Technology, Netherlands, 1996.

[3] P. Pegon, A. Anthoine, “Numerical strategies for solving continuum damage problems involving softening: Application to the homogenization of masonry”, in Advances in Non-Linear Finite Element Methods, B. Topping, et. al., Eds. Edinburgh, Scotland: CIVIL-COMP Ltd.,1994, pp. 143-157.

[4] A. Cormeau, N.G. Shrive, “A 2D model for the prediction of failure modes in masonry subject to in-plane loads”, in Proceedings of 3th Computer Methods in Structural Masonry, Book&Journals International Ltd., 1995.

[5] P. Bilko, L. Małyszko, “An Orthotropic Elastic-Plastic Constitutive Model for Masonry Walls”, Materials, 2020, vol. 13, art. ID 4064; DOI: 10.3390/ma13184064.

[6] A. Zucchini, P.B. Lourenço, “A micro-mechanical model for the homogenisation of masonry”, International Journal of Solids and Structures, 2002, vol. 39, pp. 3233-3255; DOI: 10.1016/S0020-7683(02)00230-5.

[7] S. Pietruszczak, X. Niu, “A mathematical description of macroscopic behaviour of brick masonry”, International Journal Solids Structures, 1992, vol. 29, pp. 531-546; DOI: 10.1016/0020-7683(92)90052-U.

[8] A. Urbański, The unified, finite element formulation of homogenization of structural members with a periodic microstructure, Cracow University of Technology, 2005.

[9] M. Kawa, “Failure criterion for brick masonry: A micro-mechanics approach”, Studia Geotechnica et Mechanica, 2014, vol. 36, no. 3, pp. 37-48; DOI: 10.2478/sgem-2014-0025.

[10] A. Urbański, F. Pachla, K. Wartak-Dobosz, “An orthotropic elasto-plastic-damage model of masonry. Implementation as ZSoil user model”, in Numerics in geotechnics and structures 2015, T. Zimmermann, et al., Eds. Rossolis Editions & Zace Services Ltd, 2016, pp. 25-42.

[11] Z. Waszczyszyn, “Neural Networks in the Analysis and Design of Structures”, CISM Courses and Lectures, no. 404. Wien -New York: Springer, 1999.

[12] M. Lefik, “Artificial neural network for modelling an effective behavior of composite materials”, in Proceedings of the Fifth World Congress on Computational Mechanics (WCCM V), Vienna, Austria, July 7-12. Vienna University of Technology, 2002.

[13] J. Ghaboussi, D.A. Pecknold, M. Zhang, R. HajAli, “Autoprogressive training of neural network constitutive models”, International Journal for Numerical Methods in Engineering, 1998, vol. 42, no. 1, pp. 105-126; DOI: 10.1002/(SICI)1097-0207(19980515)42:13.0.CO;2-V.

[14] Y.M.A. Hashash, S. Jung, J. Ghaboussi, “Numerical implementation of a neural network based material model in finite element analysis”, International Journal for Numerical Methods in Engineering, 2004, vol. 59, pp. 989-1005; DOI: 10.1002/nme.905.

[15] P.A. Lucon, R.P. Donovan, “An artificial neural network approach to multiphase continua constitutive modeling”, Composites, 2007, vol. 38, no. 7-8, pp. 817-823; DOI: 10.1016/j.compositesb.2006.12.008.

[16] G.A. Drosopoulos, G.E. Stavroulakis, “Data-driven computational homogenization using Neural Networks FE2-NN application on damaged masonry”, Journal on Computing and Cultural Heritage, 2021, vol. 14, no. 1, pp. 1-19; DOI: 10.1145/3423154.

[17] I.B. Rocha, P. Kerfriden, F.P. van der Meer, “Micromechanics-based surrogate models for the response of composites: A critical comparison between a classical mesoscale constitutive model, hyper-reduction and neural networks”, European Journal of Mechanics and Solids, 2020, vol. 82; DOI: 10.1016/j.euromechsol.2020.103995.

[18] B.A. Le, J. Yvonnet, Q.-C. He, “Computational homogenization of nonlinear elastic materials using neural networks”, International Journal for Numerical Methods in Engineering, 2015, vol. 104, no. 12, pp. 1061-1084; DOI: 10.1002/nme.4953.

[19] H. Baluch, I. Nowosinska, “Application of Artificial Neural Networks in Planning Track Superstructure Repairs”, Archives of Civil Engineering, 2020, vol. 66, no. 4, pp. 45-060; DOI: 10.24425/ace.2020.135208.

[20] J. Hertz, A. Krogh, R.G. Palmer, Introduction to the theory of neural computation. Redwood City, Calif: Addison-Wesley Pub, 1991.

[21] C.M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning. New York: Springer, 2006.

[22] S. Raschka, Python Machine Learning. Gliwice, Poland: Helion, 2017 (in Polish).

[23] M. Szeliga, Data Science and Machine Learning. Warsaw, Poland: PWN, 2017 (in Polish).

[24] J. Bergstra, R. Bardenet, Y. Bengio, B. Kegl, “Algorithms for Hyper-Parameter Optimization”, in Advances in Neural Information Processing Systems 24. Curran Associates, Inc., 2011, pp. 2546-2554.

Opublikowane

2022-12-30

Jak cytować

Urbański, Aleksander, i in. „Wielo-Skalowe Modelowanie Muru Z Cegieł Przy użyciu Metody Homogenizacji I Sztucznych Sieci Neuronowych”. Archives of Civil Engineering, t. 68, nr 4, grudzień 2022, s. 179-97, doi:10.24425/ace.2022.143033.

Numer

Dział

Articles

Podobne artykuły

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > >> 

Możesz również Rozpocznij zaawansowane wyszukiwanie podobieństw dla tego artykułu.