論文の概要: Unified machine-learning framework for property prediction and time-evolution simulation of strained alloy microstructure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21760v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 12:43:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.263743
• Title: Unified machine-learning framework for property prediction and time-evolution simulation of strained alloy microstructure
• Title（参考訳）: ひずみした合金の組織における特性予測と時間進化シミュレーションのための統一機械学習フレームワーク
• Authors: Andrea Fantasia, Daniele Lanzoni, Niccolò Di Eugenio, Angelo Monteleone, Roberto Bergamaschini, Francesco Montalenti,
• Abstract要約: 本研究では, 弾性場の影響下での合金構造物の時間的進化に対処するために, 統一的な機械学習フレームワークを導入する。 このアプローチは、短い軌道から弾性パラメータを同時に抽出し、その影響下でのさらなる微細構造進化の予測を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a unified machine-learning framework designed to conveniently tackle the temporal evolution of alloy microstructures under the influence of an elastic field. This approach allows for the simultaneous extraction of elastic parameters from a short trajectory and for the prediction of further microstructure evolution under their influence. This is demonstrated by focusing on spinodal decomposition in the presence of a lattice mismatch eta, and by carrying out an extensive comparison between the ground-truth evolution supplied by phase field simulations and the predictions of suitable convolutional recurrent neural network architectures. The two tasks may then be performed subsequently into a cascade framework. Under a wide spectrum of misfit conditions, the here-presented cascade model accurately predicts eta and the full corresponding microstructure evolution, also when approaching critical conditions for spinodal decomposition. Scalability to larger computational domain sizes and mild extrapolation errors in time (for time sequences five times longer than the sampled ones during training) are demonstrated. The proposed framework is general and can be applied beyond the specific, prototypical system considered here as an example. Intriguingly, experimental videos could be used to infer unknown external parameters, prior to simulating further temporal evolution.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 弾性場の影響下での合金構造物の時間的進化に便利な統合機械学習フレームワークを提案する。 このアプローチは、短い軌道から弾性パラメータを同時に抽出し、その影響下でのさらなる微細構造進化の予測を可能にする。 これは,格子ミスマッチetaの存在下でのスピノダル分解に着目し,位相場シミュレーションによって供給される地中構造と適切な畳み込みリカレントニューラルネットワークアーキテクチャの予測との広範な比較を行うことによって実証された。 次に2つのタスクをカスケードフレームワークで実行することができる。 幅広い不適合条件下では、この表されたカスケードモデルは、スピノーダル分解の臨界条件に近づく際にも、etaとそれに対応する完全な微細構造の進化を正確に予測する。 より大きな計算領域サイズへのスケーラビリティと時間(トレーニング中のサンプルドメインの5倍の時間列)での軽度の外挿誤差が示される。 提案するフレームワークは汎用的であり, 例として, 具体的, 原型的システムを超えて適用することができる。 興味深いことに、実験ビデオは、さらなる時間的進化をシミュレートする前に、未知の外部パラメータを推測するために使用することができる。

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