왜 EPS값이 음수가 발생하는가?
→ 계산 과정을 살펴보면 DDSDDE 계산할 때 EPS가 들어가게됨
EPS값이 음수가 나오던가 하는 방식은 없어야 함.
ANN 출력물을 그대로 쓰면 안될 것 같다.
f값에 딱 맞지 않는 결과가 나온건?
데이터 질이 안좋거나 학습이 잘 안됐거나
hybrid 방식으로 eps값이 작아지는 경우에 return mapping을 사용하는 방식
ann 구성 시 monotonic 하게 출력물을 만들 수 있을까?
physics가 반영된 ANN
unloading case도 고려해야한다.
지난 세미나
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dataset construction and verification for 2D case
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3D VEVPT dataset strategy (reduced input parameters)
세미나 다룰 내용
- ANN training
- 구조 설명
- ANN verification
- test dataset으로 검증
- 재료 시스템 변경 시
- nonlinear loading 시
- MATLAB을 활용한 시간 단축 확인
- UMAT으로의 테스트 필요성
- UMAT construction
- 매트랩 리턴 매핑 부분을 언어 변환
- 여기에 인공신경망 행렬 계산 부분 삽입
- 주응력 변환, DDSDDE 추가
- DDSDDE 공부내용?
- DDSDDE의 역할
- UMAT test
- 테스트 조건
- 오류 발생
- 별도 fortran 프로그램을 작성해서 아바쿠스에서 주는 인풋 추출해 테스트
- 디버깅 하려면 이렇게 해야함
아바쿠스 인풋으로 계산될 때 trial stress가 학습 범위 벗어남 확인- 같은 trial stress를 사용했을 때 매트랩과는 결과가 일치
- DDSDDE에서의 문제
- 기존 return mapping의 경우 EPS값이 감소하는 경우는 없음
- 더 자세히 파악 위해 1 element case에서 돌려봄
- 결과는 나오는데 이상하게 나오는 경우가 발생
- 학습 범위를 벗어나 생기는 문제로 파악
- 3 element case에서 확인
- 특정 element에서 값이 튀는 현상 발생
- 결론
- 테스트 조건