優(yōu)化用于特定最終用途的先進(jìn)復(fù)合材料可能成本高且耗時(shí)，要求制造商測(cè)試許多樣品以獲得最佳配方。紐約大學(xué)Tandon工程學(xué)院的研究人員設(shè)計(jì)了一種采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠從僅從一個(gè)樣本中獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行外推，從而快速制定并提供理論石墨烯增強(qiáng)型先進(jìn)復(fù)合材料的分析。

這項(xiàng)工作由紐約大學(xué)Tandon機(jī)械和航空航天工程副教授Nikhil Gupta帶領(lǐng)，獲得博士學(xué)位。學(xué)生Xianbo Xu和二維石墨烯材料制造商GrapheneCa的合作者詳細(xì)介紹了“動(dòng)態(tài)力學(xué)分析結(jié)果預(yù)測(cè)彈性模量的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法”，將在“ 高級(jí)理論與模擬 ”雜志的封面內(nèi)容中進(jìn)行介紹。

拉伸試驗(yàn)和動(dòng)態(tài)力學(xué)分析(DMA)廣泛用于表征材料在不同加載速率和溫度下的粘彈性。但這需要一個(gè)涉及大量樣本的詳細(xì)實(shí)驗(yàn)活動(dòng)。

Tandon團(tuán)隊(duì)找到了一種繞過這一過程的方法，即設(shè)計(jì)一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法來構(gòu)建模型，然后從DMA中提供數(shù)據(jù) - 對(duì)材料對(duì)給定溫度和加載頻率的響應(yīng)的測(cè)試(在循環(huán)) - 預(yù)測(cè)它將如何響應(yīng)任何其他溫度和壓力組合。古普塔解釋說，ANN是根據(jù)樣本在不同條件下儲(chǔ)存和消散能量的能力來推斷的。

“在產(chǎn)品開發(fā)周期中，在不同條件下測(cè)試材料是制造商試圖為眾多應(yīng)用創(chuàng)建復(fù)合材料的主要成本，”Gupta指出。“該系統(tǒng)允許我們進(jìn)行一次測(cè)試，然后在其他條件下預(yù)測(cè)性能。因此，它大大減少了所需的實(shí)驗(yàn)量。”

“應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法預(yù)測(cè)納米復(fù)合材料的性質(zhì)有助于開發(fā)一種方法，在這種方法中，建模可以指導(dǎo)材料和應(yīng)用開發(fā)并降低成本，”Gupta繼續(xù)說道。

“與紐約大學(xué)Tandon機(jī)械與航空航天工程系的研究人員合作，我們開發(fā)了一種新方法，用于預(yù)測(cè)熱固性納米復(fù)合材料在各種溫度和加載速率下的行為，”研究與開發(fā)主管Sergey Voskresensky博士說。在GrapheneCa位于紐約的生產(chǎn)工廠。“此外，可以采用相同的方法來預(yù)測(cè)熱塑性材料的行為。這是邁向先進(jìn)復(fù)合材料生產(chǎn)的關(guān)鍵一步。”