Construction of surrogate model for prediction of crack propagation using deep learning

Abstract

ILSVRC 2012における深層学習(ディープラーニング)の有効性が画像認識において示されその可能性に多くの人々が期待する状況になって久しい。しかし，計算力学やCAEといった分野こそ，ディープラーニングとの親和性が高いと期待するもののその応用方法・利用方法については先行研究事例すら少ない状況である。著者らはいくつかの基本的な問題を通じディープラーニングのCAEやシミュレーション自体の置き換え(サロゲートモデルの構築)を念頭にその可能性を模索してきた。本稿では，サロゲートモデル構築へ向けた大まかなニューラルネットワーク構築の指針(対象とする問題とニューラルネットワークの関係に関する仮定)を紹介し，き裂進展サロゲートモデルの可能性について言及する。