論文の概要: High-fidelity Grain Growth Modeling: Leveraging Deep Learning for Fast Computations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.05354v1
• Date: Thu, 08 May 2025 15:43:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-09 21:43:49.942219
• Title: High-fidelity Grain Growth Modeling: Leveraging Deep Learning for Fast Computations
• Title（参考訳）: 高忠実粒成長モデリング - 高速計算のためのディープラーニングの活用
• Authors: Pungponhavoan Tep, Marc Bernacki,
• Abstract要約: 我々は、進化的長期記憶ネットワークとオートエンコーダを組み合わせた機械学習フレームワークを導入し、穀物成長の進化を効率的に予測する。 その結果,我々の機械学習手法は,粒成長予測を最大 SI89 時間高速化することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Grain growth simulation is crucial for predicting metallic material microstructure evolution during annealing and resulting final mechanical properties, but traditional partial differential equation-based methods are computationally expensive, creating bottlenecks in materials design and manufacturing. In this work, we introduce a machine learning framework that combines a Convolutional Long Short-Term Memory networks with an Autoencoder to efficiently predict grain growth evolution. Our approach captures both spatial and temporal aspects of grain evolution while encoding high-dimensional grain structure data into a compact latent space for pattern learning, enhanced by a novel composite loss function combining Mean Squared Error, Structural Similarity Index Measurement, and Boundary Preservation to maintain structural integrity of grain boundary topology of the prediction. Results demonstrated that our machine learning approach accelerates grain growth prediction by up to \SI{89}{\times} faster, reducing computation time from \SI{10}{\minute} to approximately \SI{10}{\second} while maintaining high-fidelity predictions. The best model (S-30-30) achieving a structural similarity score of \SI{86.71}{\percent} and mean grain size error of just \SI{0.07}{\percent}. All models accurately captured grain boundary topology, morphology, and size distributions. This approach enables rapid microstructural prediction for applications where conventional simulations are prohibitively time-consuming, potentially accelerating innovation in materials science and manufacturing.
• Abstract（参考訳）: 結晶成長シミュレーションは、アニール中の金属材料の微細構造変化を予測し、最終的な機械的特性をもたらすために重要であるが、従来の偏微分方程式に基づく手法は計算に高価であり、材料設計と製造のボトルネックを生み出している。 本研究では,畳み込み長短期記憶ネットワークとオートエンコーダを組み合わせた機械学習フレームワークを導入し,穀物成長の進化を効率的に予測する。 本手法は, 粒界トポロジーの構造的整合性を維持するために, 平均二乗誤差, 構造類似度指数測定, 境界保存を併用した新しい複合損失関数により強化された, 高次元結晶構造データをパターン学習のためのコンパクトな潜時空間に符号化しながら, 穀物の進化の空間的・時間的側面を捉える。 その結果, 機械学習手法は, 高忠実度予測を維持しつつ, 最大で最大で SI{89}{\times} の粒成長予測を高速化し, 計算時間を SI{10}{\minute} から 約 \SI{10}{\second} に短縮することを示した。 最良のモデル(S-30-30)は、構造類似度スコアが \SI{86.71}{\percent} で、粒径誤差が \SI{0.07}{\percent} である。 全てのモデルは、粒界位相、形態、サイズ分布を正確に捉えた。 このアプローチは、従来のシミュレーションが不当に時間がかかり、材料科学や製造におけるイノベーションを加速するアプリケーションに対して、迅速なミクロ構造予測を可能にする。

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