論文の概要: Machine learning for structure-guided materials and process design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14552v2
- Date: Fri, 26 Jul 2024 07:08:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-29 18:31:34.075690
- Title: Machine learning for structure-guided materials and process design
- Title(参考訳): 構造誘導材料のための機械学習とプロセス設計
- Authors: Lukas Morand, Tarek Iraki, Johannes Dornheim, Stefan Sandfeld, Norbert Link, Dirk Helm,
- Abstract要約: 材料工学におけるプロセス構造-プロパティチェーン全体を網羅する全体最適化手法を提案する。
本手法では、機械学習を用いて2つの重要な識別問題に対処する。
金属成形プロセスにおいて所望の特性を有する結晶テクスチャの製造を実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.602276990341246
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent years, there has been a growing interest in accelerated materials innovation in the context of the process-structure-property chain. In this regard, it is essential to take into account manufacturing processes and tailor materials design approaches to support downstream process design approaches. As a major step into this direction, we present a holistic optimization approach that covers the entire process-structure-property chain in materials engineering. Our approach specifically employs machine learning to address two critical identification problems: a materials design problem, which involves identifying near-optimal material structures that exhibit desired properties, and a process design problem that is to find an optimal processing path to manufacture these structures. Both identification problems are typically ill-posed, which presents a significant challenge for solution approaches. However, the non-unique nature of these problems offers an important advantage for processing: By having several target structures that perform similarly well, processes can be efficiently guided towards manufacturing the best reachable structure. The functionality of the approach will be demonstrated manufacturing crystallographic textures with desired properties in a metal forming process.
- Abstract(参考訳): 近年、プロセス構造-プロパティチェーンの文脈において、材料革新の加速への関心が高まっている。
この点において、下流プロセス設計のアプローチを支援するために、製造工程や仕立て材設計のアプローチを考慮することが不可欠である。
この方向への大きなステップとして、材料工学におけるプロセス構造-プロパティチェーン全体を網羅する全体最適化アプローチを提案する。
本手法では, 材料設計問題と, 所望の特性を示す準最適材料構造を同定するプロセス設計問題と, それらの構造を製造するための最適処理経路を見つけるプロセス設計問題という, 2つの重要な識別問題に機械学習を用いて対処する。
どちらの識別問題も典型的には不十分であり、ソリューションアプローチにおいて重要な課題となる。
しかし、これらの問題の非特異性は、処理に重要な利点をもたらす: 同様に機能するターゲット構造を複数持つことにより、プロセスは最適な到達可能な構造を製造するために効率的にガイドすることができる。
本手法は, 金属成形プロセスにおいて, 所望の特性を有する結晶テクスチャを作製し, その特性を実証する。
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