論文の概要: Machine learning for structure-guided materials and process design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14552v3
- Date: Fri, 08 Nov 2024 22:19:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-12 14:03:32.998491
- 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: 本稿では, 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カバーする, 総合的, 汎用的な最適化手法を提案する。
本手法では,材料設計問題と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。
本手法は, 模擬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において有効であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.602276990341246
- License:
- 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 and generic 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 microstructures that exhibit desired properties, and a process design problem that is to find an optimal processing path to manufacture these microstructures. 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 microstructures that perform similarly well, processes can be efficiently guided towards manufacturing the best reachable microstructure. The functionality of the approach is demonstrated at manufacturing crystallographic textures with desired properties in a simulated 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的および汎用的な最適化手法を提案する。
本手法では, 材料設計問題(材料設計問題)とプロセス設計問題(プロセス設計問題)の2つを用いて, 材料設計問題(材料設計問題)に対処する。
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のマイクロ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マイクロ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, 模擬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において有効であることを示す。
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