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On the neural network calculation of the Lamé coefficients through eigenvalues of the elasticity operator - 04/02/16

Doi : 10.1016/j.crme.2015.10.004 
Sebastián Ossandón a, , Camilo Reyes b
a Instituto de Matemáticas, Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, Blanco Viel 596, CerroBarón, Valparaíso, Chile 
b Departamento de Ciencias Fisicas, Universidad Andres Bello, Avenida Republica 220, Santiago, Chile 

Corresponding author.

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Abstract

A new numerical method is presented with the purpose to calculate the Lamé coefficients, associated with an elastic material, through eigenvalues of the elasticity operator. The finite element method is used to solve repeatedly, using different Lamé coefficients values, the direct problem by training a direct radial basis neural network. A map of eigenvalues, as a function of the Lamé constants, is then obtained. This relationship is later inverted and refined by training an inverse radial basis neural network, allowing calculation of mentioned coefficients. A numerical example is presented to prove the effectiveness of this novel method.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Artificial neural network, Radial basis function, Lamé coefficients, Inverse problems, Eigenvalues of the elasticity operator, Finite-element method


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Vol 344 - N° 2

P. 113-118 - février 2016 Retour au numéro
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