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Identification non supervisée de lois de comportement par réseaux de neurones dans un cadre thermodynamiquement cohérent
1 : Laboratoire de Mécanique Paris-Saclay
(LMPS)
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Site web
* : Auteur correspondant
Université Paris-Saclay, CentraleSupélec, ENS Paris-Saclay, CNRS
4, avenue des Sciences, 91190 Gif-sur-Yvette -
France
Cet article traite de l'identification des lois de comportement, en allant d'approches parcimonieuses à des approches d'apprentissage, et est fondé sur la minimisation de l'erreur en relation de comportement modifiée (mCRE). Les lois de comportement sont étudiées dans le cadre des matériaux standards généralisés, en termes de lois d'état et d'équations d'évolution, et vérifient par construction les principes de la thermodynamique. Les méthodes d'identification sont illustrées par des données de déformation viscoélastiques synthétiques et réelles, issues d'une loi de Maxwell généralisée et de mesures DIC sur un matériau endovasculaire.
