On the data-driven description of lattice materials mechanics

In the emerging field of mechanical metamaterials, using periodic lattice structures as a primary ingredient is relatively frequent. However, the choice of aperiodic lattices in these structures presents unique advantages regarding failure, e.g., buckling or fracture, because avoiding repeated patterns prevents global failures, with local failures occurring in turn that can beneficially delay structural collapse. Therefore, it is expedient to develop models for computing efficiently the effective mechanical properties in lattices from different general features while addressing the challenge of presenting topologies (or graphs) of different sizes. In this paper, we develop a deep learning model to predict energetically-equivalent mechanical properties of linear elastic lattices effectively. Considering the lattice as a graph and defining material and geometrical features on such, we show that Graph Neural Networks provide more accurate predictions than a dense, fully connected strategy, thanks to the geometrically induced bias through graph representation, closer to the underlying equilibrium laws from mechanics solved in the direct problem. Leveraging the efficient forward-evaluation of a vast number of lattices using this surrogate enables the inverse problem, i.e., to obtain a structure having prescribed specific behavior, which is ultimately suitable for multiscale structural optimization problems

Modeling systems from partial observations

Modeling systems from collected data faces two main difficulties: the first one concerns the choice of measurable variables that will define the learnt model features, which should be the ones concerned by the addressed physics, optimally neither more nor less than the essential ones. The second one is linked to accessibility to data since, generally, only limited parts of the system are accessible to perform measurements. This work revisits some aspects related to the observation, description, and modeling of systems that are only partially accessible and shows that a model can be defined when the loading in unresolved degrees of freedom remains unaltered in the different experiments

Desarrollo de técnicas para la caracterización predictiva en el proceso para la inducción de campos de tensiones residuales en materiales metálicos mediante ondas de choque generadas por láser

En el presente proyecto se propone el desarrollo, justificación y comprobación de una metodología completa, robusta y extrapolable para la caracterización predictiva del tratamiento de materiales metálicos (aceros y aleaciones metálicas) por medio de la introducción de campos de tensiones residuales compresivas como resultado de la aplicación de ondas de presión generadas por láser, enteramente por ordenador. Este proceso, conocido como Laser Shock Processing (LSP), es ampliamente utilizado en la industria (principal, pero no exclusivamente, en el sector aeroespacial) como método de refuerzo de las propiedades mecánicas del material ante las solicitaciones que las piezas de responsabilidad (ejes, árboles de transmisión, placas, etc.) experimentan en servicio, aportando una mejora significativa en su comportamiento a fatiga (en la que se enfocará este proyecto), resistencia al desgaste y a la corrosión. Centrándose en el estudio completo comparativo (antes y después del tratamiento) del comportamiento a fatiga de una pieza (representada en el proyecto por medio de la probeta C(T) (Compact Tension specimen, normalizada y habitualmente empleada en ensayos de fatiga), desde las condiciones de inicio de la grieta, pasando por su propagación estable e inestable hasta la rotura; que pretende demostrar la efectividad del tratamiento LSP como método de mejora de las propiedades relacionadas (factor de intensidad de tensiones, vida a fatiga, etc.). Todo ello según el modo I de fractura: apertura/desgarro (aplicación de sendas cargas a un lado y otro de la entalla para separar físicamente las dos mitades de la misma). Este estudio será llevado a cabo en estricta observancia de las normas ASTM (American Society for Testing and Materials) pertinentes, y con atención especial a la optimización del mallado en los programas de elementos finitos empleados a este propósito (Abaqus CAE™, fe-safe™), a fin de asegurar que la potencia de cómputo ofrecida por el ordenador del departamento asignado es aprovechada de forma eficiente, no incurriendo en costes energéticos superfluos que puedan afectar negativamente al medio ambiente. Para predecir la evolución del factor de concentración de tensiones, KI, que, en última instancia, y de acuerdo con la teoría de la mecánica de fractura lineal-elástica (LEFM), es la variable que determina la rotura de la pieza (cuando KI alcanza el valor de la tenacidad a la fractura del material, KIc); se empleará el método VCCT (Virtual Crack Closure Technique), comprobando su correspondencia o no con las fórmulas provistas por la(s) norma(s) ASTM. Este análisis se realizará de forma preliminar para dos estrategias prediseñadas y comunes en la aplicación del tratamiento, según la dirección de avance del spot láser: longitudinal (avance según la dirección de crecimiento de la grieta) y transversal (avance según la dirección perpendicular a la de crecimiento de la grieta). Dado que el tratamiento LSP se considera eminentemente de tipo mecánico, y su afectación térmica es despreciable debido al mínimo tiempo de deposición, se aprovecha este hecho para introducir las tensiones residuales compresivas inducidas por dicho tratamiento sobre la pieza, a modo de tensiones generadas por expansión térmica, y siguiendo el método de las autotensiones (eigenstresses). Comprobado el limitado margen de mejora provocado por los tratamientos habituales (debido, principalmente, a las avanzadas longitudes de grieta), se plantea una nueva estrategia de diseño, específica y optimizada para grietas pequeñas, que arroja mucho mejores resultados y, al mismo tiempo, sirve como base para posteriores estudios. Así, quedarían completamente descritos el proceso y la metodología a seguir para la elaboración del estudio a fatiga de la pieza en aras de ver mejoradas sus prestaciones mediante el diseño ad hoc de estrategias de tratamiento mediante LSP, creando por tanto un lazo de realimentación iterativa cuyas entradas (o salidas, dependiendo del caso) son las tensiones de servicio del material y las que es necesario inducir mediante LSP para paliarlas. Dicho sistema permite el estudio metódico y optimizado para cada caso, en base a las observaciones realizadas y lecciones aprendidas a partir de la experiencia con la probeta C(T). Códigos UNESCO: 120613 Ecuaciones diferenciales en derivadas parciales, 331209 Resistencia de materiales, 331212 Ensayo de materiales, 330707 Dispositivos láser, 220910 Láseres, 220106 Ondas de choque, 220206 Radiación infrarroja, visible y ultravioleta, 220410 Física del plasma, 220407 Ionización, 221121 Metalurgia, 331003 Procesos industriales, 220509 Mecánica de sólido

An Agent-Based Model to Reproduce the Boolean Logic Behaviour of Neuronal Self-Organised Communities through Pulse Delay Modulation and Generation of Logic Gates

The human brain is arguably the most complex “machine” to ever exist. Its detailed functioning is yet to be fully understood, let alone modelled. Neurological processes have logical signal-processing and biophysical aspects, and both affect the brain’s structure, functioning and adaptation. Mathematical approaches based on both information and graph theory have been extensively used in an attempt to approximate its biological functioning, along with Artificial Intelligence frameworks inspired by its logical functioning. In this article, an approach to model some aspects of the brain learning and signal processing is presented, mimicking the metastability and backpropagation found in the real brain while also accounting for neuroplasticity. Several simulations are carried out with this model to demonstrate how dynamic neuroplasticity, neural inhibition and neuron migration can reshape the brain’s logical connectivity to synchronise signal processing and obtain certain target latencies. This work showcases the importance of dynamic logical and biophysical remodelling in brain plasticity. Combining mathematical (agents, graph theory, topology and backpropagation) and biomedical ingredients (metastability, neuroplasticity and migration), these preliminary results prove complex brain phenomena can be reproduced—under pertinent simplifications—via affordable computations, which can be construed as a starting point for more ambitiously accurate simulations

Review of the brain’s behaviour after injury and disease for its application in an agent-based model (ABM)

The brain is the most complex organ in the human body and, as such, its study entails great challenges (methodological, theoretical, etc.). Nonetheless, there is a remarkable amount of studies about the consequences of pathological conditions on its development and functioning. This bibliographic review aims to cover mostly findings related to changes in the physical distribution of neurons and their connections—the connectome—both structural and functional, as well as their modelling approaches. It does not intend to offer an extensive description of all conditions affecting the brain; rather, it presents the most common ones. Thus, here, we highlight the need for accurate brain modelling that can subsequently be used to understand brain function and be applied to diagnose, track, and simulate treatments for the most prevalent pathologies affecting the brain.This project has received funding from the European Union’s Horizon 2020 Marie Skłodowska- Curie Actions—Innovative European Training Networks under grant agreement No. 956401 (L.I.-V., J.M.B., F.J.M., and L.S.-M.), as well as from the Spanish Ministry of Science and Innovation and the State Research Agency (AEI) PGC2018-093990-A-I00 and PID2021-125763NB-I00 (E.S.-G)