Predicting Materials Deformation and Failure by Machine Learning
Vorhersage von Materialverformung und Versagen durch maschinelles Lernen
Creators: name: Hiemer, Stefan
Publisher: name: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)
Year: 2023
Subjects: materials failure
disordered materials
glasses
machine learning
fiber bundle model
random fuse model
molecular dynamics
silica glass
stochastic creep
dislocation machine learning benchmark
analytical solution lifetime distribution

description: Material failure has significant impact on society by harming people, damaging infrastructure and property, and disrupting daily life and economic activities. The deformation and failure of materials has been investigated in this thesis by the means of machine learning methods with special attention for the effects of disorder on the emerging macroscopic behaviour. Advances were provided in three specific areas of research: i) the localization of plasticity in atomistic, simulated glasses ii) the performance assessment of default machine learning approaches for the description of dislocation based plasticity modeling in fcc metals iii) the connection of specimen lifetime to the time series of damage evolution during creep. For the prediction of localized plastic events in two-dimensional silica glasses, a set of atom centered, on symmetry considerations based features and a straightforward image recognition were proposed. The symmetry features in connection with of support vector classifiers identify a sub-group of ~4 % of all atoms that carries ~99 %of particles involved in breaking the first bond in their respective sample. The image recognition approach by means of an artificial neural network predicts the strain of rupture, the crack path and the location of the first bond break with reasonable accuracy and is made qualitatively interpretable by attention maps revealed by Gradient-weighted Class Activation Mapping. Correlations between defects and atomic potential energies to these attention maps are revealed. Future effort will be directed towards a fusion of both methods to yield theoretically consistent, accurate machine learning methods and the construction of quantitatively interpretable models. Intended as verification of a proposed research paradigm change and a simple benchmark problem for dislocation based plasticity, the inference of flow stress from experimental and simulated data of fcc metals by a theoretically motivated scaling relationship was compared to established machine learning methods. When extrapolating from simulated to experimental conditions machine learning showed worse performance compared to the scaling law. This indicates the need to propose machine learning methods which i) incorporate the symmetries of the physics underlying dislocation motion (or the behaviour of defects in general) ii) show correct asymptotic behaviour as far as can be inferred by theory. For the prediction of sample lifetimes of disordered materials two scientific contributions have been made. First, feature importance assessment with a special machine learning technique called random forests trained on artificial data of brittle and semi-brittle disordered systems indicated that strain-related features were important for the models to make an accurate prediction as opposed to rate-based features which are suggested in the literature. Second, for a fiber bundle model of stochastic, thermally activated creep a closed form expression for the lifetime distribution has been derived for the special case of homogeneous fiber bundles. Lifetime average and variance have been presented with exact and asymptotic solutions. Both contributions are intended to help other researchers to infer accurate models from data with proper initial guesses regarding functional form and variable selection or in the case of Bayesian models well suited prior probability distributions.
description: Materialversagen hat erhebliche Auswirkungen auf die Gesellschaft, indem es Menschen schadet, Infrastruktur und Eigentum beschädigt und das tägliche Leben und die wirtschaftlichen Aktivitäten stört. Die Verformung und das Versagen von Materialien wurde in dieser Arbeit mit Hilfe von Methoden des maschinellen Lernens mit besonderem Augenmerk auf die Auswirkungen von Unordnung auf das entstehende makroskopische Verhalten untersucht. Fortschritte wurden in drei spezifischen Forschungsbereichen präsentiert: i) die Lokalisierung von Plastizität in atomistisch simulierten Gläsern ii) die Leistungsbeurteilung von Standardmethoden das maschinellen Lernens zur Beschreibung der versetzungsbasierten Plastizitätsmodellierung in kfz-Metallen iii) die Verbindung von Probenlebensdauer und der Zeitreihe der Schadensentwicklung während des Kriechens. Für die Vorhersage lokalisierter plastischer Ereignisse in zweidimensionalen Quarzgläsern,wurden ein atomzentrierter, auf Symmetrieüberlegungen basierender Satz an Variablen und eine einfache Bilderkennungsmethode vorgeschlagen. Die Symmetrievariablen in Verbindung mit Supportvektorklassifikatoren identifizieren eine Untergruppe von ~4 % aller Atome, die ~99 % der Partikel beinhalten, die am Aufbrechen der ersten Bindung in ihrer jeweiligen Probe beteiligt sind. Der Bilderkennungsansatz mittels eines künstlichen neuronalen Netzes sagt die Bruchdehnung, den Risspfad und den Ort des ersten Bindungsbruchs mit angemessener Genauigkeit voraus und wird durch Aufmerksamkeitskarten, die durch Gradient-weighted Class Activation Mapping offenbart werden, qualitativ interpretierbar gemacht. Korrelationen zwischen Defekten und atomaren potentiellen Energien zu diesen Aufmerksamkeitskarten werden aufgedeckt. Zukünftige Bemühungen werden auf eine Vereinigung beider Methoden gerichtet sein, um theoretisch konsistente, genaue maschinelle Lernmethoden und die Konstruktion quantitativ interpretierbarer Modelle zu erzielen.Zur Verifizierung eines vorgeschlagenen Forschungsparadigmenwechsels und als einfaches Benchmark-Problem für versetzungsbasierte Plastizität gedacht, wurde die Vorhersage von Fließspannungen aus experimentellen und simulierten Daten von kfz-Metallen durch eine theoretisch motivierte Skalierungsgesetz mit etablierten Methoden des maschinellen Lernens verglichen. Bei der Extrapolation von Simulations- auf Experimentalbedingungen zeigt maschinelles Lernen eine schlechtere Leistung im Vergleich zum Skalierungsgesetz. Dies weist auf die Notwendigkeit hin, maschinelle Lernmethoden vorzuschlagen, die i) die Symmetrien der der Versetzungsbewegung zugrunde liegenden Physik (oder das Verhalten von Defekten im Allgemeinen) berücksichtigen und ii) ein korrektes asymptotisches Verhalten zeigen, soweit dies theoretisch hergeleitet werden kann. Zur Vorhersage von Probenlebensdauern ungeordneter Materialien wurden zwei wissenschaftliche Beiträge geliefert. Erstens zeigte die Bewertung der Wichtigkeit von Merkmalen mit einer speziellen maschinellen Lerntechnik namens Random Forests, die auf simulierten Daten von spröden und semispröden, ungeordneten Modellsystemen trainiert wurde, dass belastungsbezogene Merkmale für die Modelle wichtig waren, um eine genaue Vorhersage zu treffen, im Gegensatz zu ratenbasierten Merkmalen, die in der Literatur vorgeschlagen werden. Zweitens wurde für ein Faserbündelmodell, das stochastisches, thermisch aktiviertes Kriechen beschreibt, die Lebensdauerverteilung für den Spezialfall homogener Faserbündel hergeleitet. Der Mittelwert und die Varianz der Probenversagenszeit wurden exakt und asymptotisch hergeleitet. Beide Beiträge sollen anderen Forschern helfen, aus Daten mit geeignete Anfangspunkte bezüglich funktionaler Form und Variablenauswahl oder im Fall von Bayes'schen Modellen geeignete a-priori Wahrscheinlichkeitsverteilungen auf genauere Modelle zu schließen.