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用于发现超材料最佳结构的自动化过程

发布日期:2018-05-15

新软件确定了五个不同的微结构族,每个微结构族由一个共享的“骨架”(蓝色)定义,最佳地交换了三个机械性能。礼貌的研究人员

数十年来,材料科学家从自然界获得灵感。他们将确定一种具有某些理想特性的生物材料,如骨骼或海螺壳的韧性,并对其进行逆向工程。然后,一旦他们确定了材料的“微观结构”,他们就会尝试用人造材料来逼近它。

麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室的研究人员已经开发出一种新的系统,将微观结构的设计放在更加安全的经验基础上。通过他们的系统,设计师可以数字化地指定他们想要的材料的属性,并且系统会生成一个与规格相匹配的微观结构。

研究人员将他们的研究成果报告在 em Science Advances / em&gt ;.在他们的论文中,他们描述了使用该系统在三种不同的机械性能之间取得最佳折衷的微观结构。但根据电气工程与计算机科学副教授Wojciech Matusik的研究小组开发新系统,研究人员的方法可以适应任何性质的组合。

“我们做的是相对简单的机械性能,但您可以将其应用于更复杂的机械性能,或者您可以将其应用于热性能,机械性能,光学性能和电磁性能的组合,”Matusik说。 “基本上,这是一个用于发现超材料最佳结构族的完全自动化过程。”

在论文中加入Matusik的第一作者是电气工程和计算机科学研究生Desai Chen;以及Matusik小组的两位博士后MélinaSkouras和Bo Zhu。

找到公式

这项新工作是建立在去年夏天报告的研究基础上的,同一研究人员创建了微观结构的计算机模型,并使用仿真软件根据三个或四个机械特性的测量值对它们进行评分。每个得分都定义了三维或四维空间中的一个点,并且通过抽样和局部探索相结合,研究人员构建了一个点云,每个点都对应一个特定的微观结构。

一旦云足够密集,研究人员计算出一个包含它的边界表面。表面附近的点表示机械性能之间的最佳折衷;对于这些点,不可能在不降低另一个属性的情况下增加一个属性的分数。

这就是新报纸的起点。首先,研究人员使用一些标准测量来评估沿边界的点对应的微结构的几何相似性。在这些措施的基础上,研究人员的软件将具有相似几何形状的微结构聚集在一起。

对于每个集群,软件都会提取一个“骨架” - 这是所有微结构共享的基本形状。然后通过对骨架进行细微调整并在每个细分区周围构造盒子,试图重现每个微结构。这两种操作 - 修改框架并确定框的大小,位置和方向 - 由可管理的变量控制。本质上,研究人员的系统推导出一个数学公式,用于重建群集中的每个微结构。

接下来,研究人员使用机器学习技术来确定公式中变量的特定值与所得微结构的测量特性之间的相关性。这为系统提供了一种在微结构和它们的属性之间来回转换的严格方法。

自动

Matusik强调,这个过程中的每一步都是完全自动化的,包括相似性度量,聚类,骨架提取,公式推导以及几何和属性的关联。因此,该方法也适用于根据任何标准评估的任何微结构集合。

同样,Matusik解释说,麻省理工学院的研究人员系统可以与现有的材料设计方法结合使用。他说,除了从生物材料中获得灵感外,研究人员还将尝试手工设计微结构。但是任何一种方法都可以作为研究人员系统提供的设计可能性原则探索的起点。

“你可以把它放到你的采样器的桶里,”Matusik说。 “所以我们保证我们至少和以前做过的其他事情一样好。”

在这篇新论文中,研究人员确实报告了他们分析的一个不是自动化的方面:确定决定微结构特性的物理机制。一旦他们拥有几个不同微结构系列的骨架,他们就可以确定这些骨架如何响应在不同角度和位置施加的物理力。

但即使这样的分析也受制于自动化,陈说。确定微观结构特性的模拟软件还可以识别在物理压力下变形最大的结构元素,这很好地表明它们起着重要的功能作用。

这项工作得到了美国国防部高级研究计划局在科学发现计划中简化复杂性的支持。

出版物:Desai Chen等人,“极端微结构家族的计算发现”,Science Advances 19 Jan 2018:Vol。 4,没有。 1,eaao7005; DOI:10.1126 / sciadv.aao7005

资料来源:麻省理工学院新闻办公室的Larry Hardesty