論文の概要: Learning Metal Microstructural Heterogeneity through Spatial Mapping of Diffraction Latent Space Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18064v1
• Date: Thu, 30 Jan 2025 00:16:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-31 15:14:21.125431
• Title: Learning Metal Microstructural Heterogeneity through Spatial Mapping of Diffraction Latent Space Features
• Title（参考訳）: 回折潜時空間特徴の空間マッピングによる金属組織不均一性の学習
• Authors: Mathieu Calvat, Chris Bean, Dhruv Anjaria, Hyoungryul Park, Haoren Wang, Kenneth Vecchio, J. C. Stinville,
• Abstract要約: 金属ミクロ構造のデータ再生表現を開発することは重要である。 このニーズは、特に添加物製造によって加工された金属材料に関係している。 本稿では,金属回折潜時空間特徴の物理空間マッピングを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2692359362045324
• License:
• Abstract: To leverage advancements in machine learning for metallic materials design and property prediction, it is crucial to develop a data-reduced representation of metal microstructures that surpasses the limitations of current physics-based discrete microstructure descriptors. This need is particularly relevant for metallic materials processed through additive manufacturing, which exhibit complex hierarchical microstructures that cannot be adequately described using the conventional metrics typically applied to wrought materials. Furthermore, capturing the spatial heterogeneity of microstructures at the different scales is necessary within such framework to accurately predict their properties. To address these challenges, we propose the physical spatial mapping of metal diffraction latent space features. This approach integrates (i) point diffraction data encoding via variational autoencoders or contrastive learning and (ii) the physical mapping of the encoded values. Together these steps offer a method offers a novel means to comprehensively describe metal microstructures. We demonstrate this approach on a wrought and additively manufactured alloy, showing that it effectively encodes microstructural information and enables direct identification of microstructural heterogeneity not directly possible by physics-based models. This data-reduced microstructure representation opens the application of machine learning models in accelerating metallic material design and accurately predicting their properties.
• Abstract（参考訳）: 金属材料の設計と特性予測のための機械学習の進歩を活用するためには、現在の物理学に基づく離散的マイクロ構造記述子の限界を超えた、データ再現された金属ミクロ構造の表現を開発することが不可欠である。 このニーズは、特に添加物製造によって処理された金属材料に関係しており、これは通常、干拓材に適用される従来の指標を用いて適切に説明できない複雑な階層構造を示す。 さらに, それらの特性を正確に予測するためには, 異なるスケールのミクロ構造の空間的不均一性を捉える必要がある。 これらの課題に対処するため,金属回折潜時空間特徴の物理空間マッピングを提案する。 このアプローチは統合されます 一 変分オートエンコーダ又はコントラスト学習による点回折データ符号化 (ii)エンコードされた値の物理マッピング。 これらのステップは、金属の微細構造を包括的に記述する新しい手段を提供する。 本手法は, 微構造情報を効果的に符号化し, 物理モデルでは直接不可能な微細構造不均一性を同定できることを示す。 このデータ再生マイクロ構造表現は、金属材料設計の加速とそれらの特性の正確な予測に機械学習モデルの適用を開放する。

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