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机械性能评估的深度学习
机械性能评估的深度学习
 
加入时间:2020-3-25 15:33:27 访问量:12
 

    测试材料的一些机械性能的标准方法是用尖点戳它们。这种“压痕技术”可以详细测量该材料对受力点做出反应,作为其渗透深度的函数。
    一个由来自麻省理工学院、布朗大学和新加坡南洋理工大学(NTU)的研究人员组成的国际研究团队开发了一种新的分析技术,可以通过仪器操控的压痕提升对金属材料力学性能的估计,其准确度是现有方法的20倍。该发现发表在3月16日的《美国国家科学院院刊》(Proceedings of the National Academy of Sciences)的一篇论文中,论文将压痕实验与使用最新机器学习工具对材料进行计算建模相结合。
    该团队包括共同负责人和senior author Ming Dao,MIT首席研究科学家,和senior author Subra Suresh,MIT Vannevar Bush名誉教授及新加坡南洋理工大学校长和杰出大学教授。他们的合著者是布朗大学的博士生Lu Lu和教授George Em Karniadakis,以及新加坡南大的研究员Punit Kumar和教授Upadrasta Ramamurty。
    “压痕是测试机械性能的一种非常好的方法,”Dao说,特别是在只有小样本可供测试的情况下。他说:“当你试图开发新材料时,你通常只有少量的材料,你可以使用压痕或纳米压痕来测试真正少量的材料。”
    这样的测试对于弹性性能来说是相当精确的——也就是说,材料在被戳过之后会弹回到原来的形状。但是当施加的力超过了材料的“屈服强度”——也就是戳在表面上留下持久痕迹的那一点(这就叫做塑性变形),传统的压痕测试就变得不那么准确了。Dao说,“事实上,目前还没有广泛使用的方法”可以在这种情况下提供可靠的信息。
    压痕可以用来确定硬度,但Dao解释说:“硬度只是材料的弹性和塑性性能的组合。它不是一个可以直接用于设计目的的“干净”参数。但是在屈服强度或屈服强度以外的性能,即材料开始不可逆变形的强度,对于获得材料在工程应用中的适用性是很重要的。”

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