Análisis de clústeres para simulaciones de mecánica granular mediante algoritmos de aprendizaje automático

Abstract

Las simulaciones de dinámica molecular (MD) en colisiones de granos permiten incorporar propiedades complejas de interacciones de polvo. Realizamos simulaciones de colisiones de granos porosos, cada uno con muchas partículas, utilizando el software LAMMPS de MD. Las simulaciones consistieron en un grano de proyectil que golpeó un grano objetivo inmóvil más grande, con diferentes velocidades de impacto. La desventaja de este método es el gran costo computacional debido a que se modela una gran cantidad de partículas. Machine Learning (ML) tiene el poder de manipular grandes datos y construir modelos predictivos que podrían reducir los tiempos de simulación MD. Usando algoritmos ML (Support Vector Machine y Random Forest) podemos predecir el resultado de las simulaciones MD con respecto a la formación de fragmentos, después de varios pasos más pequeños que en las simulaciones MD habituales. Logramos una reducción de tiempo de al menos un 46%, para una precisión del 90%. Estos resultados muestran que SVM y RF pueden ser herramientas poderosas pero simples para reducir el costo computacional en simulaciones de fragmentación de colisiones.