論文の概要: Computational Discovery of Microstructured Composites with Optimal
Strength-Toughness Trade-Offs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01078v1
- Date: Wed, 1 Feb 2023 00:50:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-03 13:51:59.218062
- Title: Computational Discovery of Microstructured Composites with Optimal
Strength-Toughness Trade-Offs
- Title（参考訳）: 最適強度・トーネストレードオフを有するミクロ組織複合材料の計算的発見
- Authors: Beichen Li, Bolei Deng, Wan Shou, Tae-Hyun Oh, Yuanming Hu, Yiyue Luo,
Liang Shi, Wojciech Matusik
- Abstract要約: 強度と硬さの衝突は、工学材料設計における根本的な問題である。
本稿では, 物理実験, 数値シミュレーション, 人工ニューラルネットワークを用いて, 同時に頑丈かつ強靭なマイクロ構造設計を効率的に発見するパイプラインについて報告する。
従来の科学的アプローチを逆転する最適設計の計算的発見のための青写真を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.569855689218855
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The conflict between strength and toughness is a fundamental problem in
engineering materials design. However, systematic discovery of microstructured
composites with optimal strength-toughness trade-offs has never been
demonstrated due to the discrepancies between simulation and reality and the
lack of data-efficient exploration of the entire Pareto front. Here, we report
a widely applicable pipeline harnessing physical experiments, numerical
simulations, and artificial neural networks to efficiently discover
microstructured designs that are simultaneously tough and strong. Using a
physics-based simulator with moderate complexity, our strategy runs a
data-driven proposal-validation workflow in a nested-loop fashion to bridge the
gap between simulation and reality in high sample efficiency. Without any
prescribed expert knowledge of materials design, our approach automatically
identifies existing toughness enhancement mechanisms that were traditionally
discovered through trial-and-error or biomimicry. We provide a blueprint for
the computational discovery of optimal designs, which inverts traditional
scientific approaches, and is applicable to a wide range of research problems
beyond composites, including polymer chemistry, fluid dynamics, meteorology,
and robotics.
- Abstract（参考訳）: 強度と硬さの対立は、工学材料設計における根本的な問題である。
しかし, シミュレーションと現実の相違とパレートフロント全体のデータ効率のよい探索の欠如により, 最適強度・強度トレードオフを有する複合材料の系統的発見は証明されていない。
本稿では, 物理実験, 数値シミュレーション, ニューラルネットワークを用いて, 同時に頑丈かつ強靭なマイクロ構造設計を効率的に発見するパイプラインについて報告する。
物理ベースのシミュレータを適度な複雑さで使用し、ネストループ方式でデータ駆動の提案検証ワークフローを実行し、シミュレーションと現実のギャップを高いサンプル効率で埋める。
材料設計に関する専門知識がなければ,従来から試行錯誤やバイオミミクリーによって発見されてきた既存の強靭性向上機構を自動的に識別する。
我々は, 従来の科学的アプローチを逆転させ, 高分子化学, 流体力学, 気象学, ロボット工学など, 複合材料以外の幅広い研究課題に適用可能な最適設計の計算的発見のための青写真を提供する。
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