高性能火薬と影響ターゲット（HEAT）データセット

要旨: 人工知能（AI）のサロゲートモデルは、完全な物理ベースのシミュレーションに代わる計算効率の高い手段を提供しますが、高性能火薬（HE）によって駆動される、多材料の衝撃ダイナミクスを学習・検証するためのモデル用の公開データセットは現時点で存在しません。衝撃伝播のシミュレーションは、物質固有の状態方程式（EOS）と、塑性、相変化、損傷、流体不安定性、多材料相互作用を扱うモデルが必要になるため、困難です。さらに、爆薬駆動の衝撃では、爆轟物理を捉えるための反応性材料モデルが必要になります。このギャップに対処するために、ロスアラモス国立研究所で開発されたオイラー型多材料衝撃伝播コードを用いて生成した、2次元・円筒対称のシミュレーションからなる物理に富んだデータセット「High-Explosives and Affected Targets（HEAT）」を導入します。HEATは、2つのパーティションから構成されます。すなわち、拡大する衝撃円筒（CYL）シミュレーションと、摂動を与えた積層界面（Perturbed Layered Interface: PLI）シミュレーションです。各エントリには、熱力学場の時系列（圧力、密度、温度）、運動学的場の情報（位置、速度）、および応力のような連続体量が含まれます。CYLパーティションは、金属（アルミニウム、銅、劣化ウラン、ステンレス鋼、タンタル）、ポリマー、水、気体（空気、窒素）、および爆轟材料を含む材料の範囲をカバーします。PLIパーティションは、固定された材料（銅、アルミニウム、ステンレス鋼、ポリマー、ならびに高性能火薬）で多様な幾何形状を探究します。HEATは、衝撃伝播、運動量移送、塑性変形、熱的効果といった主要な現象を捉え、 多材料の衝撃物理に対するAI/MLモデルのためのベンチマークデータセットを提供します。