Thermo-mechanical fracture couples transient heat conduction on a cracked domain with a crack that grows as the temperature and the displacement evolve. Neural energy solvers have been proposed for phase-field fracture and later extended to represent a sharp crack through the network input, but heat conduction on the cracked domain and crack propagation under the resulting thermal stresses have not yet been treated together in these solvers. We present an extended deep energy method for thermo-mechanical crack propagation in which the crack remains a sharp polyline. Two networks represent the temperature and the displacement and receive the crack through a scalar embedding function, discontinuous across the crack and smooth elsewhere, so that both fields can jump across it without a regularization length, and the displacement is enriched near the tip by the Williams expansion with trainable amplitudes. The two fields are obtained by minimizing an incremental conduction functional and the thermoelastic potential energy in a staggered sequence, with Monte Carlo integration on points stratified over background elements, densified near the tip and redrawn during training. The stress intensity factors are extracted by the interaction integral with the area term of Wilson and Yu and checked by a sweep of the contour radius, and the crack advances at the maximum hoop stress angle when the energy release rate of the kink reaches the critical value at the crack-tip temperature. On a stationary thermal edge crack the extracted stress intensity factor agrees with the published value to 0.11%, in a functionally graded shear test initiation agrees with an independent sharp-crack finite element solution to within one load step, and on a notched cruciform specimen the crack paths follow the published solutions under mechanical, thermal and combined loading.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

最新,DeepSeek-R1论文登上Nature封面,附83页补充材料
专知会员服务
27+阅读 · 2025年9月18日
【学界】DeepMind论文:深度压缩感知,新框架提升GAN性能
GAN生成式对抗网络
14+阅读 · 2019年5月23日
深度学习中Attention Mechanism详细介绍:原理、分类及应用
深度学习与NLP
10+阅读 · 2019年2月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
学界 | 综述论文:四大类深度迁移学习
机器之心
17+阅读 · 2018年9月15日
如何用张量分解加速深层神经网络?(附代码)
详述DeepMind wavenet原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
12+阅读 · 2017年6月26日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
《武器-目标分配问题:精确与近似求解算法》
专知会员服务
0+阅读 · 今天15:19
综述|谁来改进机器人?迈向物理递归自我改进
专知会员服务
4+阅读 · 10月14日
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
9+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
11+阅读 · 10月13日
迈向更智慧的军事情报
专知会员服务
9+阅读 · 10月12日
相关VIP内容
最新,DeepSeek-R1论文登上Nature封面,附83页补充材料
专知会员服务
27+阅读 · 2025年9月18日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员