論文の概要: Differentiable graph-structured models for inverse design of lattice materials

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05422v2
• Date: Fri, 22 Sep 2023 13:25:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-25 19:03:18.439182
• Title: Differentiable graph-structured models for inverse design of lattice materials
• Title（参考訳）: 格子材料の逆設計のための微分可能なグラフ構造モデル
• Authors: Dominik Dold, Derek Aranguren van Egmond
• Abstract要約: 異なる環境条件に適応可能な物理化学的性質を有する建築材料は、材料科学の破壊的な新しい領域を具現化している。 正規および不規則な格子材料に対するグラフベース表現を用いた新しい計算手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Architected materials possessing physico-chemical properties adaptable to disparate environmental conditions embody a disruptive new domain of materials science. Fueled by advances in digital design and fabrication, materials shaped into lattice topologies enable a degree of property customization not afforded to bulk materials. A promising venue for inspiration toward their design is in the irregular micro-architectures of nature. However, the immense design variability unlocked by such irregularity is challenging to probe analytically. Here, we propose a new computational approach using graph-based representation for regular and irregular lattice materials. Our method uses differentiable message passing algorithms to calculate mechanical properties, therefore allowing automatic differentiation with surrogate derivatives to adjust both geometric structure and local attributes of individual lattice elements to achieve inversely designed materials with desired properties. We further introduce a graph neural network surrogate model for structural analysis at scale. The methodology is generalizable to any system representable as heterogeneous graphs.
• Abstract（参考訳）: 異なる環境条件に適応可能な物理化学的性質を有する建築材料は、破壊的な新しい材料科学の領域を具現化する。 デジタルデザインと製造の進歩により、格子トポロジに形作られた材料は、バルク素材に適さないような特性のカスタマイズを可能にする。 彼らのデザインにインスピレーションを与える有望な場所は、不規則な自然のマイクロアーキテクチャである。 しかし、そのような不規則性によって解き放たれる膨大な設計変動は、分析的に調査することが困難である。 本稿では,正則および不規則格子材料に対するグラフ表現を用いた新しい計算手法を提案する。 そこで本手法では, 異なるメッセージパッシングアルゴリズムを用いて機械的特性を計算し, 個々の格子要素の幾何学的構造と局所特性の両方を自動微分することで, 所望の特性を持つ逆設計材料を実現する。 さらに,大規模構造解析のためのグラフニューラルネットワークサロゲートモデルについても紹介する。 この方法論は、異種グラフとして表現可能な任意のシステムに一般化できる。

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