new test

dG3D/benchmarks/CMakeLists.txt

@@ -256,6 +256,7 @@ add_subdirectory(torchSMRU)
 add_subdirectory(torchUniaxial)
 add_subdirectory(torchNonLocal)
 add_subdirectory(testPBCWithReducedRVE)
+add_subdirectory(stochDMN)
 add_subdirectory(switchSystem)
 add_subdirectory(switchSystem_quadDispLinNonlocal)
 add_subdirectory(GenericPerturbationMaterialLaw)

dG3D/benchmarks/stochDMN/CMakeLists.txt

+# test file
+
+set(PYFILE SimulationDMN.py)
+
+set(FILES2DELETE 
+  rve1_Level4_ShearRes.csv
+)
+
+add_cm3python_test(${PYFILE} "${FILES2DELETE}")

dG3D/benchmarks/stochDMN/NNW_Tool.py

+import torch.nn as nn
+import torch.nn.functional as F
+import pandas as pd
+import random
+from PIL import Image as im
+import torch
+from os import listdir
+from os.path import isfile, join
+import numpy as np
+
+    
+     
+######## Strain (E_00,E_11,E_22, 2*E_01,2*E_02,2*E_12) ##############
+class BasicMat(nn.Module):        
+        
+  def __init__(self,level,pos):
+    super(BasicMat,self).__init__()
+    self.N_mat = 2
+    self.level = level
+    self.pos = pos
+    self.N_Interface = 1
+     
+                      
+  def FillMatrix_Ns_NT(self,angle):
+    Ns = torch.zeros(6*self.N_Interface, 3*self.N_Interface)
+    angle1 = torch.zeros(1)    # for 2D     
+    N0 = torch.cos(angle1) * torch.sin(2.0*np.pi*angle)
+    N1 = torch.cos(angle1) * torch.cos(2.0*np.pi*angle)
+    N2 = torch.sin(angle1) # for 2D
+    
+    Ns[0, 0] = N0
+    Ns[1, 1] = N1
+    Ns[2, 2] = N2   
+    Ns[3, 0] = N1
+    Ns[3, 1] = N0
+    Ns[4, 0] = N2
+    Ns[4, 2] = N0
+    Ns[5, 1] = N2
+    Ns[5, 2] = N1
+                
+    return Ns
+    
+  def forward(self, C, W1, Para_N):    
+      W0 = 1.0 - W1
+      Para = Para_N[self.pos]  
+      angle = Para_N[self.pos][0]    
+      Ns = self.FillMatrix_Ns_NT(angle)
+      NT = torch.t(Ns)
+      K = C[0]/W0 + C[1]/W1
+      M_KNs = torch.einsum('ik,kj->ij', K, Ns) 
+      M_NKN = torch.einsum('ik,kj->ij', NT, M_KNs) 
+      invM = torch.linalg.inv(M_NKN)
+      M = torch.einsum('ik,kj->ij', invM, NT)  
+      M = torch.einsum('ik,kj->ij', M, (C[1]-C[0])) 
+      M = torch.einsum('ik,kj->ij', Ns, M)
+      M = torch.einsum('ik,kj->ij', (C[0]-C[1]), M)      
+      
+      Ch = C[0]*W0 + C[1]*W1 + M 
+      return Ch
+
+
+##################################################
+##################################################
+class Mat_Net_VF(nn.Module):             
+  def __init__(self, Total_level:int, level:int, pos:int, void=False):
+    super(Mat_Net_VF,self).__init__()
+    self.N_mat = 2
+    self.Total_level = Total_level
+    self.level = level
+    self.N_Interface = 1
+    self.Dim = 2
+    self.void=void
+    if(self.level == 0):      
+      self.pos = 0
+      self.locPos = 0
+      
+      self.NTotal_Interface = np.power(self.N_mat, self.Total_level) -1
+      self.N_W = np.power(2, self.Total_level-1)-1
+      # create control matrix
+      self.N_entry = 9
+
+    else:  
+      self.pos = pos
+      self.locPos = pos + 1- np.power(self.N_mat,self.level)
+      
+    self.mat = []
+    level = self.level+1
+    for i in range(self.N_mat):
+      if(level==self.Total_level-1):
+        if(self.void):
+          self.mat.append(VoidMat(self.Total_level,level,2*self.pos+1+i))
+        else:
+          self.mat.append(BasicMat(level,2*self.pos+1+i))
+      else:  
+        self.mat.append(Mat_Net_VF(self.Total_level,level,2*self.pos+1+i, self.void))
+        
+    if(self.level == 0):       
+      self.Para_N = nn.Parameter(6.0*torch.rand((self.NTotal_Interface,self.Dim-1))-3.0)
+      if(self.void):
+        self.Para_W = nn.Parameter(6.0*torch.rand((self.NTotal_Interface,self.N_mat))-3.0)
+      else:
+        self.Para_W = nn.Parameter(torch.rand((self.N_W,self.N_mat)))     
+    else:
+      self.Para_N = None
+      self.Para_W = None     
+          
+    self.act = nn.Sigmoid()       
+      
+  def FillMatrix_Ns_NT(self,angle):
+    Ns = torch.zeros(6*self.N_Interface, 3*self.N_Interface)
+    angle1 = torch.zeros(1)   # for 2D     
+    N0 = torch.cos(angle1) * torch.sin(2.0*np.pi*angle)
+    N1 = torch.cos(angle1) * torch.cos(2.0*np.pi*angle)
+    N2 = torch.sin(angle1) # for 2D
+    
+    Ns[0, 0] = N0
+    Ns[1, 1] = N1
+    Ns[2, 2] = N2   
+    Ns[3, 0] = N1
+    Ns[3, 1] = N0
+    Ns[4, 0] = N2
+    Ns[4, 2] = N0
+    Ns[5, 1] = N2
+    Ns[5, 2] = N1
+                
+    return Ns   
+         
+      
+      
+  def forward(self, C, Vf, Para_N=None, Para_W=None):
+    if(self.Para_N != None):
+      Para_N = self.act(self.Para_N)
+      Para_W = self.act(self.Para_W)
+            
+    if(self.level == 0):
+      CHom = [] 
+      for i in range(C.size()[0]):
+        V1 = Vf[i]            
+        W0tmp = Para_W[self.pos][0]
+        W1tmp = Para_W[self.pos][1]
+        angle = Para_N[self.pos][0]
+        Ns= self.FillMatrix_Ns_NT(angle)
+        NT = torch.t(Ns)
+        Vm = 1.0 - V1  
+        W = (Vm*W0tmp + V1*W1tmp, Vm*(1.0-W0tmp) + V1*(1.0-W1tmp))
+        W1 = (V1*W1tmp/W[0], V1*(1.0-W1tmp)/W[1]) 
+        Cmat = [] 
+        for k in range(self.N_mat):      
+          Cmat.append(self.mat[k](C[i],W1[k],Para_N, Para_W))
+   
+        K = Cmat[0]/W[0] + Cmat[1]/W[1]        
+        M_KNs = torch.einsum('ik,kj->ij', K, Ns) 
+        M_NKN = torch.einsum('ik,kj->ij', NT, M_KNs) 
+        invM = torch.linalg.inv(M_NKN)
+        M = torch.einsum('ik,kj->ij', invM, NT)  
+        M = torch.einsum('ik,kj->ij', M, (Cmat[1]-Cmat[0])) 
+        M = torch.einsum('ik,kj->ij', Ns, M)
+        M = torch.einsum('ik,kj->ij', (Cmat[0]-Cmat[1]), M)      
+      
+        Ch = Cmat[0]*W[0] + Cmat[1]*W[1] + M       
+        CHom.append(Ch)
+      CHom = torch.stack(CHom, dim=0)
+      return CHom 
+    else: 
+      V1 = Vf            
+      W0tmp = Para_W[self.pos][0]
+      W1tmp = Para_W[self.pos][1]
+      angle = Para_N[self.pos][0]
+      Ns = self.FillMatrix_Ns_NT(angle)
+      NT = torch.t(Ns)
+      Vm = 1.0 - V1  
+      W = (Vm*W0tmp + V1*W1tmp, Vm*(1.0-W0tmp) + V1*(1.0-W1tmp))
+      W1 = (V1*W1tmp/W[0], V1*(1.0-W1tmp)/W[1])
+      Cmat = [] 
+      
+      for k in range(self.N_mat): 
+        if((not self.void) and self.level==self.Total_level-2):               
+          Cmat.append(self.mat[k](C,W1[k],Para_N))
+        else:
+          Cmat.append(self.mat[k](C,W1[k],Para_N, Para_W))
+        
+      K = Cmat[0]/W[0] + Cmat[1]/W[1]
+      M_KNs = torch.einsum('ik,kj->ij', K, Ns) 
+      M_NKN = torch.einsum('ik,kj->ij', NT, M_KNs) 
+      invM = torch.linalg.inv(M_NKN)
+      M = torch.einsum('ik,kj->ij', invM, NT)  
+      M = torch.einsum('ik,kj->ij', M, (Cmat[1]-Cmat[0])) 
+      M = torch.einsum('ik,kj->ij', Ns, M)
+      M = torch.einsum('ik,kj->ij', (Cmat[0]-Cmat[1]), M)      
+      
+      Ch = Cmat[0]*W[0] + Cmat[1]*W[1] + M 
+      return Ch  
+ 
+    
+def my_loss(output, target):
+    mask = torch.zeros((6,6))
+    mask[0,0] = mask[1,1]= mask[1,0]= mask[0,1]= 1.0
+    mask[3,3] = mask[0,3]= mask[3,0]= mask[1,3]= mask[3,1]= 1.0
+    
+    norm = torch.norm((mask*target),dim=(1, 2))
+    loss = torch.norm((mask*(output - target)),dim=(1, 2))
+    loss = torch.mean(torch.div(loss,norm))
+    return loss 
+    
+
+def getFiles(folder, index):
+  onlyfiles = [f for f in listdir(folder) if isfile(join(folder, f))]
+  allFiles = list()
+  for fname in onlyfiles:
+    if fname[:len(index)]==index:
+      allFiles.append(fname)
+  return allFiles
+  
+def TrainData(fn,N_add=0):  
+  names =  ['F_XX','F_XY','F_XZ','F_YX','F_YY','F_YZ','F_ZX','F_ZY','F_ZZ','P_XX','P_XY','P_XZ','P_YX','P_YY','P_YZ','P_ZX','P_ZY','P_ZZ']
+  dat = pd.read_csv(fn, sep=';')
+  strainPath = []
+  target = []
+  for i in range(len(dat['F_XX'])):
+    F = np.zeros(9)
+    P = np.zeros(9)
+    for j in range(9):
+      F[j] = dat[names[j]][i]
+    strainPath.append(F)  
+    for j in range(9):
+      P[j] = dat[names[j+9]][i]    
+    target.append(P)  
+    
+  if(N_add == 0):  
+    return strainPath, target 
+  else:
+    L_strainPath = []
+    L_target = []    
+    for i in range(1,len(strainPath)):
+      d_strainPath = (strainPath[i] - strainPath[i-1])/(N_add+1)
+      d_target = (target[i] - target[i-1])/(N_add+1)
+      for j in range(N_add+1):
+        L_strainPath.append(strainPath[i-1] + j*d_strainPath)
+        L_target.append(target[i-1] + j*d_target)
+        
+    L_strainPath.append(strainPath[-1])
+    L_target.append(target[-1])    
+    
+    return L_strainPath, L_target      
+    
+    
+       

dG3D/benchmarks/stochDMN/ShearTest_rve1.csv

+F_XX;F_XY;F_XZ;F_YX;F_YY;F_YZ;F_ZX;F_ZY;F_ZZ;P_XX;P_XY;P_XZ;P_YX;P_YY;P_YZ;P_ZX;P_ZY;P_ZZ
+0.99999998533221;0.0004999417476865;2.742240544400808e-20;0.0004998978069838;1.000000016880343;1.822804233224186e-21;3.643436642215503e-20;2.778850135063848e-20;0.9999999535608474;-0.0006419606178476;2.26466093564732;1.350322679832366e-16;2.264645383956716;0.0304614295290349;1.634523853785096e-16;1.350188684215523e-16;1.634785356767713e-16;-1.994762504954831e-08
+0.9999999710748044;0.0009998834800147;6.675687307793279e-20;0.0009997955662394;1.000000033946521;-5.537709358653492e-20;3.260279451645048e-20;-1.311576721761059e-20;0.9999999453362204;-0.0073718169866795;4.529307875052865;3.761216549421683e-16;4.529245654572244;0.054848668938661;-1.831129684879294e-16;3.76215581069126e-16;-1.8309613858618651e-16;-9.41975530532392e-09
+0.9999999572274052;0.0014998251970759;1.292789192657032e-19;0.0014996932782473;1.000000051198525;2.8228330264133204e-20;6.653022098896387e-20;1.008407409768014e-19;0.9999999753258078;-0.0201896781248682;6.793949910879585;6.153362378728346e-16;6.793809884057478;0.0731615634367483;6.194922524425486e-16;6.149323947410843e-16;6.192807176097812e-16;-1.0625577354906571e-08
+0.9999999437903734;0.0019997668989939;1.705838452398946e-19;0.0019995909434289;1.000000068636437;6.683324687147001e-20;2.6827811755589482e-20;-1.849314389775456e-20;1.000000043530102;-0.0390956891148611;9.058596163150025;5.097270138406135e-16;9.058347171928984;0.085399934065596;2.319876524243337e-17;5.090142467918508e-16;2.302306124170095e-17;-4.311515379403247e-09
+0.9999999372257214;0.0022497377442877;2.71152406541317e-19;0.00224953975863;1.000000077425181;-1.6754461535691511e-19;-3.456146399006413e-20;1.203824076189507e-19;1.000000091962826;-0.050831803105771;10.19092371085252;4.811933185850309e-16;10.19060854679748;0.0892411102191023;-4.910229940527335e-16;4.832838822668189e-16;-4.916487504541853e-16;-1.211055563909808e-12
+0.999999930763636;0.0024997085858324;3.101174293208127e-19;0.0024994885623199;1.000000086260354;-1.134563835755516e-19;-1.22269841616541e-19;1.180899937546591e-19;1.000000149949255;-0.0640900182794617;11.32325572718282;4.899982556803502e-16;11.32286659318436;0.0915635811339813;-3.749016713588973e-16;4.920144758193784e-16;-3.765582651440958e-16;2.309606004188291e-12
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+1.000007975010014;0.0982441199557266;1.1896505760936339e-17;0.0982384806022716;1.000014996291604;-2.747313645649332e-18;5.939078378925766e-18;1.219869117906474e-17;1.00078927932078;-86.57403076792616;103.4107391019127;-9.114645232146946e-15;102.9308217988103;-81.68937627270289;2.342880930188244e-14;-8.616588910432134e-15;2.422790714224456e-14;2.8528097563704993e-08
+1.000008041259091;0.0984940954513818;1.4823445789656578e-17;0.0984884669624348;1.000015084843736;-7.24901000178078e-18;8.894383343593358e-18;1.577739818058271e-17;1.000793375898084;-87.00258670154426;103.5728300230722;2.0450122622254082e-14;103.0904382367876;-82.10520814980319;1.893972007567375e-14;2.172216785571879e-14;1.855688374904378e-14;2.8448020293216e-08
+1.000008107781198;0.0987440708441302;1.062424739738476e-17;0.0987384534040856;1.000015173684035;-4.9175504120054744e-18;1.197702453840945e-17;7.793072102524468e-18;1.00079748325361;-87.43224883551403;103.7352523336613;2.915565347466052e-14;103.2503790054186;-82.52213917159351;-1.1032849157342201e-14;2.8934051697624994e-14;-8.637357142941105e-15;2.836055139604509e-08
+1.000008174291991;0.0989940461472932;1.267330989454156e-17;0.0989884404362159;1.000015262752068;-1.071421093406286e-17;6.977646005014268e-18;9.727122870335929e-18;1.000801601635084;-87.86316890250619;103.8980030868957;-1.1868028435772412e-14;103.4106087221167;-82.93999346885883;-7.633364086333234e-15;-9.592004931326844e-15;-8.111748855777222e-15;4.8695650038651366e-08
+1.000008241231543;0.0992440213536733;1.073825392686504e-17;0.0992384276465732;1.000015352083244;-9.476970734974565e-18;1.493304693001584e-17;2.364116532183854e-17;1.000805730833196;-88.2952409820198;104.0610863633794;2.941727915638562e-14;103.5711540445394;-83.35889516242149;4.3250299637791185e-14;2.7260016988386572e-14;4.117058478555375e-14;5.497184317780786e-08
+1.000008308290383;0.0994939964619142;1.4568315851567958e-17;0.099488415021082;1.0000154416818;-9.39053269292298e-18;1.0611345171960519e-17;7.379445581738736e-18;1.000809870862605;-88.7284462549887;104.2245026061942;1.088551787203656e-14;103.7320199092848;-83.7788713880847;-4.943471933651184e-14;1.437520723153671e-14;-5.1027122158470095e-14;4.3978151384902965e-08
+1.000008375176553;0.0997439714456116;9.571949776536383e-18;0.0997384026880077;1.00001553161241;-5.736226279172155e-18;1.59678430422293e-17;1.545905670283176e-17;1.00081402201244;-89.16283298718591;104.3882173622599;1.092864160359456e-14;103.8931604508787;-84.19985641470299;1.5607561176957032e-14;9.578708697733092e-15;1.620426013952062e-14;4.020713593384779e-08
+1.000008442322731;0.0999939463217655;1.2032949561607419e-17;0.0999883904433692;1.000015621843316;-1.05602079669197e-17;1.627744109248673e-17;1.9072579210967578e-17;1.000818183927229;-89.59831452552457;104.5522613179734;1.2856827800580242e-14;104.0546260999224;-84.62196232099205;3.8955074515826865e-14;1.4259167041428412e-14;3.602016611716373e-14;4.4120028018706964e-08

dG3D/benchmarks/stochDMN/SimulationDMN.py

+#coding-Utf-8-*-
+import torch,csv
+from gmshpy import *
+from dG3Dpy import*
+import pandas as pd
+import numpy as np
+from NNW_Tool import *
+
+StressState = ['XZ']
+Load = 'Shear'#'Tensile'#'UniStrain'#
+prefix = './'  
+level = 4
+Para = './rve1_Level'+str(level)+'.dat'
+############################################
+lawnum1 = 11 # unique number of law
+lawnum2 = 12 # unique number of law  
+  
+E = 4.668E3  #Hexcel Corporation, HexPly 8552, Epoxy matrix (180C/356F curing matrix), Product Data Sheet (2016).
+nu = 0.39
+  
+K = E/3./(1.-2.*nu)	# Bulk mudulus
+mu =E/2./(1.+nu)	  # Shear mudulus
+rho = 7850e-9 # Bulk mass
+sy0 = 100. #MPa
+h1 = 0.05*E
+h2 = 0.0
+harden1 = LinearExponentialJ2IsotropicHardening(1,  sy0,  h1, h2, 0.0)
+law1   = J2LinearDG3DMaterialLaw(lawnum1,rho,E,nu,harden1)
+law1.setStrainOrder(11)
+#--------------------
+rhoCF = 1750.e-9
+youngCF = 12.99e3    
+youngACF = 231.e3    
+nuCF = 0.46
+nu_minorCF = 0.3*youngCF/youngACF 
+GACF = 11.3e3
+Ax = 0.0     # direction of anisotropy
+Ay = 0.0
+Az = 1.0
+law2 = TransverseIsotropicDG3DMaterialLaw(lawnum2,rhoCF,youngCF,nuCF,youngACF,GACF,nu_minorCF,Ax,Ay,Az)
+  
+lawnum3 = 13
+law3 = StochDMNDG3DMaterialLaw(lawnum3, rho, E, nu, Para, False)
+law3.addLaw(law1)
+law3.addLaw(law2)
+comMat = computeMaterialLaw(law3)
+
+########## Para_DMN ##################
+names =  ['F_XX','F_XY','F_XZ','F_YX','F_YY','F_YZ','F_ZX','F_ZY','F_ZZ','P_XX','P_XY','P_XZ','P_YX','P_YY','P_YZ','P_ZX','P_ZY','P_ZZ']
+
+##############################################################################################################
+def makeTest(NewPara, Stress_State, strainPath, Id): 
+  comMat.reset_Parameter(law3,NewPara)
+  comMat.resetState(law3)
+  time=0.
+  TimeStep = 1.
+  N = int(len(strainPath))
+  ResArray = np.zeros([N,len(names)])  
+  for ite in range(0,N):
+   # print(f'step = {ite}')
+    time = time + TimeStep
+    comMat.setTime(time,TimeStep)
+    comMat.nextStep()
+    # current plane strain
+    FxxCur = strainPath[ite][0]
+    FxyCur = strainPath[ite][1]
+    FxzCur = strainPath[ite][2]
+    FyxCur = strainPath[ite][3]
+    FyyCur = strainPath[ite][4]
+    FyzCur = strainPath[ite][5]
+    FzxCur = strainPath[ite][6]
+    FzyCur = strainPath[ite][7]
+    FzzCur = strainPath[ite][8]
+    
+    # set new value
+    comMat.setDeformationGradient(0,0,FxxCur)
+    comMat.setDeformationGradient(0,1,FxyCur)
+    comMat.setDeformationGradient(0,2,FxzCur)
+    comMat.setDeformationGradient(1,0,FyxCur)
+    comMat.setDeformationGradient(1,1,FyyCur)
+    comMat.setDeformationGradient(1,2,FyzCur)
+    comMat.setDeformationGradient(2,0,FzxCur)
+    comMat.setDeformationGradient(2,1,FzyCur)
+    comMat.setDeformationGradient(2,2,FzzCur)
+    if(Load=='Tensile'):
+      comMat.computeStressState_PlaneStrainUniaxialStress(Stress_State)
+    # compute uniaxial tension in xy plane
+    else:
+      comMat.computeStressState()
+    #-----------------------------    
+    Pstress = vectorDouble()
+    Fstrain = vectorDouble()
+    comMat.getStress(Pstress)
+    comMat.getDeformationGradient(Fstrain)
+    for k in range(9):
+      ResArray[ite][k] = [*Fstrain][k]
+      ResArray[ite][9+k] = [*Pstress][k] 
+    
+  df = pd.DataFrame(ResArray, columns=names)
+  df.to_csv(Id,sep=';', index=False) 
+  return 
+
+
+######################################################################
+if(Load=='Tensile'):
+  strain_file = './TensileTest_rve1.csv'
+elif(Load=='Shear'):
+  strain_file = './ShearTest_rve1.csv'  
+else:  
+  strain_file = './UniAxialStrain_rve1.csv'
+strainPath, target = TrainData(strain_file, 0)  
+
+for r in range(1,2):
+  #f_Para =  './DMNPara/Vf_rve'+str(r)+'_Level'+str(level)+'.dat'
+  #Id = prefix+'Vf_rve'+str(r)+'_Level'+str(level)+'_'+Load+'Res.csv'
+  f_Para =  './rve'+str(r)+'_Level'+str(level)+'.dat'
+  Id = prefix+'rve'+str(r)+'_Level'+str(level)+'_'+Load+'Res.csv'
+  makeTest(f_Para, StressState[0], strainPath, Id) 
+  
+  
+## only used for rve6 with 300 training data
+#f_Para =  './DMNPara/rve6_Level'+str(level)+'_300Data.dat'
+#Id = prefix+'rve6_Level'+str(level)+'_'+Load+'Res300.csv'
+#makeTest(f_Para, StressState[0], strainPath, Id) 
+def checkEqual(ref, cur, tol):
+  if(abs(ref-cur)>abs(tol*ref)):
+    print("Error : reference  current value ",ref," current value ",cur," relative error ", (ref-cur)/ref," tolerance ",tol)
+
+
+fileres = csv.reader(open('rve1_Level4_ShearRes.csv'), delimiter=';')
+res = list(fileres)
+checkEqual(104.42366995900333,float(res[-1][10]),1e-5)
+
+
+
+
+
+
+ 
+

dG3D/benchmarks/stochDMN/TensileTest_rve1.csv

+F_XX;F_XY;F_XZ;F_YX;F_YY;F_YZ;F_ZX;F_ZY;F_ZZ;P_XX;P_XY;P_XZ;P_YX;P_YY;P_YZ;P_ZX;P_ZY;P_ZZ
+1.000999238636325;7.59050394477262e-06;-9.137994991678994e-20;2.8567306777271263e-08;0.9994071964974536;2.218728176160602e-20;-7.085509653951898e-21;-1.166506702568795e-20;1;7.162946882321562;8.374328584184605e-14;-2.152349000856289e-16;8.367010050395935e-14;-1.712043868483372e-12;-3.935749007258258e-16;-2.149263506802624e-16;-3.938506530731035e-16;2.563221588855381
+1.001998477648388;1.509080876987126e-05;-2.8778902081631544e-19;5.699023484256943e-08;0.998815309192428;-1.748195770868681e-20;8.371403172477114e-21;1.314148720842406e-20;1;14.3056886043163;6.335539145056271e-14;-1.077382324422886e-15;6.357879932411163e-14;-1.225014704146727e-12;-7.461142574139589e-16;-1.073757607157038e-15;-7.460684387057545e-16;5.123435461755686
+1.002997717035984;2.250064452512295e-05;-1.115548437407079e-19;8.526963475499992e-08;0.9982243357383144;-1.589841986295607e-19;-8.71891062413317e-21;3.200070049380577e-21;1;21.42828983190442;2.5761238936123752e-14;1.49381050995517e-15;2.3835308991736513e-14;-1.223658849465878e-12;-1.1852803837625602e-15;1.495025299405302e-15;-1.184629650410438e-15;7.680646842255673
+1.003996956798894;2.981974188948748e-05;-1.94393852620456e-19;1.134063516109786e-07;0.9976342737972668;-6.655089297007803e-20;1.745348846322339e-20;-1.0433214036058901e-20;1;28.53081494355141;1.688655375238734e-14;1.1239704314638301e-15;1.6177811532852832e-14;-9.50700650307763e-13;-1.150650121193431e-15;1.127363255224594e-15;-1.149061909427135e-15;10.23486093868778
+1.004996196936905;3.704783217413606e-05;-1.6288471475925672e-19;1.414012250492607e-07;0.9970451210402064;-2.1084679745453302e-19;-2.196776343795988e-20;-1.71139827612248e-21;1;35.61332803177866;-3.95971196566017e-15;7.037619240752639e-16;-4.005934284325463e-15;-6.690526552405729e-13;-1.8502538217781088e-15;7.068195654148778e-16;-1.8499597787095603e-15;12.78608294419594
+1.005995437449792;4.418464732527618e-05;-1.6536844278897382e-19;1.692550892710846e-07;0.9964568751467054;1.0924654555439021e-19;2.159355784466903e-20;4.6017305205882785e-21;1;42.67589290466061;-3.4635924119860163e-14;1.265349114741282e-15;-3.497488779007232e-14;-6.233233746410421e-13;-6.335110029653593e-16;1.272080641160257e-15;-6.350937860396875e-16;15.33431803677179
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dG3D/benchmarks/stochDMN/UniAxialStrain_rve1.csv

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