論文提出了一個(gè)虛擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái),該平臺(tái)使用物理信息化的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)預(yù)測(cè)3D打印熱塑性塑料的機(jī)械性能;谀膹(fù)雜配方作為輸入,這種方法可以準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)的材料的完整的應(yīng)力-應(yīng)變曲線。首先,作者把材料的物理化學(xué)信息轉(zhuǎn)換為描述符作為模型的輸入,其次。其次,他們把整個(gè)應(yīng)力-應(yīng)變曲線降維成幾個(gè)向量作為模型的輸出。這樣有效地解決了在訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)稀缺的挑戰(zhàn)。這使得新材料配方的快速原型制作和優(yōu)化成為可能,同時(shí)顯著減少了對(duì)廣泛物理測(cè)試的需求。他們的模型成功應(yīng)用于一個(gè)大型的墨水配方數(shù)據(jù)集,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證,展示了該平臺(tái)在加速3D打印材料設(shè)計(jì)中的潛力。
在現(xiàn)代科學(xué)研究領(lǐng)域,虛擬實(shí)驗(yàn)已成為一種重要的技術(shù)進(jìn)步。它允許研究人員在進(jìn)行成本高昂且勞動(dòng)強(qiáng)度大的物理實(shí)驗(yàn)前,先進(jìn)行廣泛的預(yù)實(shí)驗(yàn)篩選,從而細(xì)化實(shí)驗(yàn)范圍并節(jié)省資源,集中精力于最有潛力的研究方向。3D打印技術(shù)正是此種方法的典型應(yīng)用之一,它已在從航空到醫(yī)療等多個(gè)行業(yè)成為不可或缺的快速原型制造工具,主要得益于其成本效率高且能夠創(chuàng)建復(fù)雜幾何形狀的能力。盡管如此,開(kāi)發(fā)新的3D打印材料,特別是熱塑性塑料,依舊面臨著諸多挑戰(zhàn)。熱塑性塑料的機(jī)械性能至關(guān)重要,這些性能在很大程度上依賴于復(fù)雜的墨水配方及其單體之間的相互作用和聚合反應(yīng)。傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)要求探索大量的墨水配方來(lái)定位理想的機(jī)械屬性,這個(gè)過(guò)程不僅耗時(shí),而且昂貴。相比之下,虛擬實(shí)驗(yàn)技術(shù)讓研究人員能夠顯著減少重復(fù)試驗(yàn),優(yōu)化實(shí)驗(yàn)條件。
圖1. 論文的工作流程
圖2. (a) 展示了實(shí)際材料力學(xué)性能測(cè)試中隨機(jī)誤差的現(xiàn)象及其概括方法。(b) 通過(guò)一些例子,展示了材料設(shè)計(jì)空間中包含的廣泛且不同的力學(xué)性能。
為了量化實(shí)驗(yàn)觀察到的隨機(jī)性,作者引入了一項(xiàng)稱為 e_value 的指標(biāo)。這一指標(biāo)基于相同配方制備的多個(gè)樣本的力學(xué)曲線在斷裂點(diǎn)發(fā)生的時(shí)間差異來(lái)計(jì)算,用于概述樣本間的變異性。在數(shù)據(jù)處理方面,研究團(tuán)隊(duì)首先通過(guò)插值方法將所有力學(xué)曲線標(biāo)準(zhǔn)化至50個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn),以統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式和尺度。接著,運(yùn)用主成分分析(PCA)方法,一種非監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù),進(jìn)行數(shù)據(jù)降維并提取關(guān)鍵特征。在本研究中,PCA助力簡(jiǎn)化復(fù)雜的力學(xué)性能曲線,將其轉(zhuǎn)化為幾個(gè)主要的主成分(PC值),反映了數(shù)據(jù)中的主要變異。
圖4. (a) 對(duì)于堅(jiān)強(qiáng)/韌性樣本,每個(gè)主成分(PC1至PC5)的變化與重構(gòu)的應(yīng)力-應(yīng)變(S-S)曲線的變化關(guān)系。(b) 標(biāo)記了特征點(diǎn)的典型應(yīng)力-應(yīng)變曲線。
圖5. (a) 四個(gè)代表性樣本的實(shí)際應(yīng)力-應(yīng)變曲線(黃色)與預(yù)測(cè)曲線(藍(lán)色)的比較。考慮到不確定性,使用從-2到2變化的 e_values 預(yù)測(cè)應(yīng)力-應(yīng)變曲線,這些曲線以95%的概率顯示(灰色線條)。(b) 13個(gè)物理信息特征的重要性。δd:由分子偶極矩影響的溶解度,δp:溶解度參數(shù),δh:溶解度的氫鍵成分,δ:用能量密度(MJ/m3)表達(dá)的溶解度。(c) 六種單體的比例和 e_values 的重要性。
隨后,作者使用模型進(jìn)行了100,000組墨水配方的虛擬篩選實(shí)驗(yàn)。在此過(guò)程中,首先通過(guò)狄利克雷分布方法隨機(jī)生成配方,確保每種單體分布均勻,并利用課題組先前發(fā)表的研究中的預(yù)訓(xùn)練隨機(jī)森林模型來(lái)預(yù)測(cè)這些配方的可打印性,僅將可打印的配方輸入多層感知機(jī)(MLP)模型進(jìn)行進(jìn)一步預(yù)測(cè)。這一方法不僅快速而且高效,預(yù)測(cè)過(guò)程僅用了1分鐘。通過(guò)MLP模型預(yù)測(cè)的主成分,重構(gòu)了應(yīng)力-應(yīng)變曲線,并從中提取了斷裂強(qiáng)度、最大應(yīng)變和韌性等關(guān)鍵參數(shù)。
圖6.(a) 從預(yù)測(cè)的應(yīng)力-應(yīng)變(S-S)曲線中提取的斷裂強(qiáng)度、斷裂應(yīng)變和韌性的圖表。紅色星號(hào)i、ii、iii分別表示在面板b-c、d-e和f-g中顯示的選定墨水配方。三種樣本的應(yīng)力-應(yīng)變曲線(紅色、綠色和藍(lán)色)分別使用預(yù)測(cè)將產(chǎn)生(b-c)堅(jiān)強(qiáng)/韌性、(d-e)硬/脆性和(f-g)柔軟/彈性類(lèi)型的熱塑性塑料的墨水配方打印;疑珔^(qū)域表示預(yù)測(cè)的應(yīng)力-應(yīng)變曲線的不確定性范圍。
該研究團(tuán)隊(duì)的成果已經(jīng)在《Material Horizons》期刊上發(fā)表,論文題為《Physics-informed machine learning enabled virtual experimentation for 3D printed thermoplastic》。陳真儒博士是論文第一作者,林見(jiàn)教授是通訊作者。具體實(shí)驗(yàn)方法請(qǐng)參見(jiàn)原文。論文的原始數(shù)據(jù)和部分代碼已公開(kāi),可通過(guò)以下鏈接訪問(wèn)https://github.com/linresearchgroup/VirtualEXP_3Dprinting。
原文鏈接:https://doi.org/10.1039/D4MH01022A
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