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荷兰研究人员借助人工智能设计超材料
2019-11-11 00:12:03
来源:文章来源于网络

编辑说明

荷兰Delft技术大学材料科学与工程学院的MichaelBeza教授利用人工智能将脆性多乙酸(Pla)转化为形状可回收、高度可压缩的超级材料。

研究背景

通过探索新的几何结构,超级材料继续对电磁、机械和其他性能极限提出挑战。由于几乎可以获得任何几何结构,材料添加制造已经成为探索超级材料的一个重要驱动力。人们发现了具有可调负刚度、可重组性等新特性的超级材料。然而,超级材料的设计依赖于大量的试验,不断尝试和误差,分析或计算模型只能提供后置解释。为了解决这个问题,贝萨团队尝试将人工智能引入超材料设计中。

研究情况

Besa小组选择脆性熔断器制造(一种材料添加制造方法)作为研究对象,采用四步过程设计几何结构:实验设计确定了输入变量(其中材料力学性能数据来自先前的测试),通过有限元分析和其他预测分析方法生成输出数据库,利用机器学习算法从数据库中推导出输入-输出关系,并从数据库中推导出输入-输出关系,并从数据库中推导出输入-输出关系。根据输入输出关系,建立了不同的几何结构设计模型,确定了最优的几何结构设计方案。根据优化设计方案,采用熔断器制造方法制造毫米波和微米级多乙酸组分,并进行了压缩试验。试验期间,毫米波级聚乙酸组分应变大于94%,恢复强度约为0。1kPa,微米级聚乙酸组分的应变约为80%,恢复强度大于100kPa。去除压缩力后,两种聚乙烯醇酸组分恢复到原来的形状。

研究意义

Besa团队的研究证明了利用人工智能设计超级材料的可行性,这可以改变超声材料的设计过程,从以实验为导向转变为数据驱动。在未来,人工智能与材料加成相结合有望广泛应用于各种几何结构复杂的超级材料的设计和制造中,大大降低了实验试验和误差的成本,加快了设计过程。然而,人工智能设计超级材料的必要条件是具备大量准确的材料性能(如力学性能、热性能等)。应建立数据和可靠的材料性能数据库。

资料来源:美国大众机器网站/因特网图片

何晓琼,军事科学院军事科学信息研究中心

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