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Apprentissage d'une loi de comportement viscoélastique homogénéisée à l'aide d'un réseau de neurones dans le cadre des matériaux standards généralisés
1 : Laboratoire des Méthodes numériques et Composants physiques de PLEIADES
Service d'Etudes de Simulation du Comportement du combustibles, Centre de recherche du Commissariat à l'Energie Atomique - CEA Cadarache (Saint Paul-lez-Durance, France)
Nous proposons un modèle de réseau de neurones permettant d'apprendre le comportement homogénéisé d'un matériau composite constitué de deux phases viscoélastiques. Le modèle est physiquement augmenté afin de respecter les principes du cadre des matériaux standards généralisés. Les paramètres microstructuraux sont intégrés dans la prédiction de la réponse homogénéisée au moyen d'un réseau de neurones partiellement convexe.
Les performances du modèle sont évaluées sur des essais de relaxation générés à partir d'une loi d'homogénéisation formulée sous la forme d'un modèle de Maxwell généralisé. L'étude analyse l'évolution de la dissipation et des variables internes ainsi que la réponse mécanique en fonction de la fraction volumique. Les résultats mettent en évidence la capacité du réseau à restituer fidèlement la réponse mécanique effective en fonction des paramètres de la microstructure tout en garantissant le respect des contraintes physiques.
