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机器学习技术提高了对材料力学性能的预测

作者:admin发布时间:2020-10-01 00:41

  南洋理工大学、新加坡(N TU新加坡)、麻省理工学院(MIT)和布朗大学的科学家开垦了新的技巧,通过诈骗机械进修的气力,大大普及了紧张质料测试时间的无误性。

  纳米压痕,用尖锐的针状尖端戳一种质料的样品,看看质料是何如通过变形来响应的,正在很众创筑行使中都很紧张,但它正在取得质料的某些合节力学职能方面的精度很差,妨害了它正在工业上的普通行使。

  通过行使规范的纳米压痕工艺,并将其试验衡量数据输入神经收集机械进修体系,科学家们开垦并陶冶了该体系,以比现有技巧更无误地预测样品屈膝强度20倍..

  新的理解时间能够裁减对耗时和腾贵的企图机模仿的须要,以确保用于机合行使的创筑部件,如飞机和汽车,以及由数字创筑时间制成的创筑部件,如三维打印,正在本质行使前提下是安然的。

  本文的高级相应作家,也是大学校长的NTU优秀大学教养SubraSuresh说:“通过将机械进修的最新发扬与纳米压痕连接起来,咱们曾经证据,有或者将质料职能的揣测精度普及20倍。 咱们还验证了该体系对老例创筑的铝合金和三维打印钛合金的预测才具和精度普及。 这证据咱们的技巧正在工业4.0中的数字创筑行使潜力,独特是正在三维打印等周围。

  该技巧由NTU、麻省理工学院和布朗的琢磨职员开垦,是一种羼杂技巧,将机械进修与最前辈的纳米压痕时间连接起来。

  这一历程起首从用切确校准的力以把持的速率将硬尖-时时是由金刚石如此的质料制成的-压入样品质料,同时连接衡量尖端进入变形质料的穿透深度。

  NTU的Upadrasta Ramamurty教养承当NTU的机器和航空航天工程及质料科学和工程总裁,他说,对由此发作的试验衡量数据实行解码的历程极其繁复,目前正阻挡正在飞机和汽车创筑中普通行使纳米压痕测试时间。

  为了普及这种情状下的无误性,NTU-MIT-Brown团队开垦了一种前辈的神经收集-一种松散地模仿人脑的企图体系-并将本质试验数据和企图机天生的数据连接起来实行了“陶冶”。 他们的“众保真”技巧是实正在的试验数据,以及基于物理和企图模仿的“合成”数据(来自二维和三维企图机模仿)与深度进修算法。

  麻省理工学院首席琢磨科学家和NTU客座教养明道说,以前行使机械进修理解质料性子的考试群众涉及行使企图机正在不切本质的完备前提下天生的“合成”数据-比方,压头尖端的形式特殊锋利,压头的运动特殊滑腻。 因而,机械进修预测的衡量是不无误的。

  琢磨小组涌现,起首用合成数据陶冶神经收集,然后连接相对较少的本质试验数据点,能够大大普及结果的无误性。

  他们还讲演说,行使合成数据的陶冶能够提进步行,当涉及到评估本质质料的职能时,将增添少量的实正在试验结果实行校准。

  苏雷什教养说:“行使实正在的试验数据点有助于储积合成数据中假定的理念全邦。 通过行使理念的和实正在的数据点的杰出组合,最终的结果是大大裁减舛错。”