論文の概要: Creating a Microstructure Latent Space with Rich Material Information for Multiphase Alloy Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02648v1
• Date: Wed, 4 Sep 2024 12:26:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-05 18:53:31.368395
• Title: Creating a Microstructure Latent Space with Rich Material Information for Multiphase Alloy Design
• Title（参考訳）: 多相合金設計のためのリッチ材料情報を用いた組織遅延空間の構築
• Authors: Xudong Ma, Yuqi Zhang, Chenchong Wang, Ming Wang, Mingxin Huang, Wei Xu,
• Abstract要約: 本研究は, 高精度CPSP関係を確立するために, 真の微細構造情報を統合する改良された合金設計アルゴリズムを提案する。 このアプローチでは、変分オートエンコーダに基づくディープラーニングフレームワークを使用して、実際のミクロ構造データを潜在空間にマッピングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.10106845551149
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The intricate microstructure serves as the cornerstone for the composition/processing-structure-property (CPSP) connection in multiphase alloys. Traditional alloy design methods often overlook microstructural details, which diminishes the reliability and effectiveness of the outcomes. This study introduces an improved alloy design algorithm that integrates authentic microstructural information to establish precise CPSP relationships. The approach utilizes a deep-learning framework based on a variational autoencoder to map real microstructural data to a latent space, enabling the prediction of composition, processing steps, and material properties from the latent space vector. By integrating this deep learning model with a specific sampling strategy in the latent space, a novel, microstructure-centered algorithm for multiphase alloy design is developed. This algorithm is demonstrated through the design of a unified dual-phase steel, and the results are assessed at three performance levels. Moreover, an exploration into the latent vector space of the model highlights its seamless interpolation ability and its rich material information content. Notably, the current configuration of the latent space is particularly advantageous for alloy design, offering an exhaustive representation of microstructure, composition, processing, and property variations essential for multiphase alloys.
• Abstract（参考訳）: 複雑なミクロ構造は多相合金における組成・加工・構造特性(CPSP)接続の基礎となる。 従来の合金設計法は、しばしば微細構造の詳細を見落とし、その結果の信頼性と有効性を低下させる。 本研究は, 高精度CPSP関係を確立するために, 真の微細構造情報を統合する改良された合金設計アルゴリズムを提案する。 このアプローチでは、変動オートエンコーダに基づくディープラーニングフレームワークを使用して、実際のマイクロ構造データを潜時空間にマッピングし、潜時空間ベクトルからの合成、処理ステップ、材料特性の予測を可能にする。 この深層学習モデルを潜時空間における特定のサンプリング戦略と統合することにより,多相合金設計のための新しい微細構造中心アルゴリズムを開発した。 このアルゴリズムは, 統一二相鋼の設計により実演され, 結果が3つの性能レベルで評価される。 さらに、モデルの潜在ベクトル空間を探索することで、シームレスな補間能力とリッチな材料情報の内容が強調される。 特に、潜伏空間の現在の構成は、特に合金設計に有利であり、多相合金に不可欠な微細構造、組成、加工、特性の徹底的な表現を提供する。

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