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密蘇里大學(xué)林見(jiàn)教授團(tuán)隊(duì) Mater. Horiz.:虛擬實(shí)驗(yàn)快速篩選3D打印熱塑性材料
2024-10-09  來(lái)源:高分子科技

  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。


  近日,來(lái)自密蘇里大學(xué)的林見(jiàn)團(tuán)隊(duì)在3D打印熱塑性塑料的研究中取得了進(jìn)展。該團(tuán)隊(duì)提出了一種創(chuàng)新方法,在用來(lái)打印的六種單體中,探索了廣泛的化學(xué)設(shè)計(jì)空間。這種方法利用物理信息的機(jī)器學(xué)習(xí)(PIML)進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn),僅通過(guò)前期的幾十組實(shí)驗(yàn)條件就能夠較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)用這些單體組成的墨水打印得到材料的完整的力學(xué)性能曲線。相比較一般的只能預(yù)測(cè)單一性能值的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,預(yù)測(cè)完整的曲線面臨一些挑戰(zhàn),特別是在缺乏足夠多的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的條件下。這項(xiàng)工作解決了這個(gè)問(wèn)題,成功地將傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)流程轉(zhuǎn)化為一個(gè)高效的虛擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái),極大地提高了材料研發(fā)的效率和準(zhǔn)確性。


  這項(xiàng)研究首先選定了六種單體:2-羥基-3-苯氧基丙基丙烯酸酯(HA)、異辛酸丙烯酸酯(IA)、N-乙烯基吡咯烷酮(NVP)、丙烯酸(AA)、N-(2-羥乙基)丙烯酰胺(HEAA)和異莰基丙烯酸酯(IBOA)。這些材料的選擇反映了在復(fù)雜化學(xué)空間中機(jī)器學(xué)習(xí)模型的魯棒性和適應(yīng)性。接下來(lái),將這些單體按不同的比例混合制備成墨水,并利用液晶顯示(LCD)打印機(jī)進(jìn)行打印。打印完成后,通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試方法收集了熱塑性塑料的應(yīng)力-應(yīng)變(S-S)曲線。這些曲線經(jīng)過(guò)預(yù)處理并通過(guò)主成分分析(PCA)進(jìn)行降維,以簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)處理和分析。隨后,使用墨水成分和物理信息描述符作為輸入,訓(xùn)練了一個(gè)多層感知機(jī)(MLP)模型來(lái)預(yù)測(cè)這些降維后的數(shù)據(jù)。該流程的關(guān)鍵在于利用逆PCA技術(shù)重構(gòu)預(yù)測(cè)的主成分(PCs)所對(duì)應(yīng)的S-S曲線。模型訓(xùn)練有兩點(diǎn)創(chuàng)新:第一,引入了一些基于物理化學(xué)的材料信息作為額外的輸入;第二,把S-S曲線降維成幾個(gè)向量作為模型的輸出,這樣就可以避免因?yàn)閿?shù)據(jù)的缺乏,沒(méi)辦法很好的預(yù)測(cè)所有S-S曲線上的點(diǎn)。為了證實(shí)此方法的有效性,研究團(tuán)隊(duì)在驗(yàn)證機(jī)器學(xué)習(xí)方法的準(zhǔn)確性后,在設(shè)計(jì)空間中進(jìn)行了100,000組的虛擬實(shí)驗(yàn)。通過(guò)對(duì)隨機(jī)選擇的幾組數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)際驗(yàn)證,展示了該方法的高效性和準(zhǔn)確性,為未來(lái)的材料設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)提供了一種全新的研究工具。


圖1. 論文的工作流程


  在這項(xiàng)研究中,相較于之前的工作,一個(gè)突出的挑戰(zhàn)是所涉及材料表現(xiàn)出更為復(fù)雜的力學(xué)性能。此外,公認(rèn)的一點(diǎn)是,即使使用相同配方制備的多個(gè)拉伸試驗(yàn)樣品,所收集到的應(yīng)力-應(yīng)變曲線也會(huì)表現(xiàn)出一定的隨機(jī)性。這在機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用中構(gòu)成了一個(gè)重大挑戰(zhàn):雖然每個(gè)配方的輸入相同,但得到的力學(xué)性能曲線卻呈現(xiàn)出隨機(jī)的變異。這種隨機(jī)性使模型訓(xùn)練變得復(fù)雜,因?yàn)槟P托枰獜耐惠斎氲牟煌敵鲋刑崛〕隹煽康男畔。此外,?shù)據(jù)本身的極端差異性,如某些樣本的斷裂應(yīng)變非常低,而其他樣本則顯著高,這要求算法能夠有效處理廣泛的輸出范圍,并從中識(shí)別出有價(jià)值的模式。


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。


  關(guān)于這種方法的有效性和可解釋性,作者在圖3中探討了應(yīng)選擇多少個(gè)PC值來(lái)最佳地代表數(shù)據(jù)的變異性。在圖4中,他們采用可解釋性分析來(lái)探索這些PC值與科學(xué)理解之間的聯(lián)系。結(jié)果顯示,第一主成分(PC1)主要控制材料的斷裂點(diǎn)位置,即影響斷裂點(diǎn)的“左右”位置;第二主成分(PC2)則調(diào)節(jié)塑性區(qū)的“上下移動(dòng)”,而第三主成分(PC3)控制塑性區(qū)的“斜率”。這一發(fā)現(xiàn)揭示了,盡管PCA是非監(jiān)督方法,但研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)這些主成分有效地揭示了材料行為的關(guān)鍵特性,證實(shí)了此方法在科學(xué)研究中的實(shí)用性和強(qiáng)大的解釋能力。


圖3. 討論不同的PC值個(gè)數(shù)對(duì)曲線重構(gòu)的影響。(a) 不同數(shù)量主成分(n)對(duì)應(yīng)的累積解釋方差(CEV)。隨著主成分?jǐn)?shù)量(n)的增加,應(yīng)力均方根誤差(RMSE)(b)和應(yīng)變均方根誤差(RMSE)(c)的變化。隨著主成分?jǐn)?shù)量(n)的增加,重構(gòu)的應(yīng)力-應(yīng)變曲線,分別對(duì)應(yīng)于(d)柔軟/有彈性、(e)柔軟/延展性、(f)堅(jiān)強(qiáng)/韌性以及(g)柔軟且有彈性的樣本。


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。


  接著,作者詳細(xì)闡述了采用多層感知機(jī)(MLP)模型來(lái)預(yù)測(cè)主成分(PC值)的方法,并特別指出了運(yùn)用Dropout和L1正則化技術(shù)以防止過(guò)擬合的重要性。論文中的表格提供了模型準(zhǔn)確性的定量分析,并通過(guò)對(duì)比沒(méi)有包含物理信息的模型數(shù)據(jù),展示了物理信息輸入的顯著效益。此外,作者對(duì)引入的物理信息描述符進(jìn)行了深入的可解釋性分析,這些描述符包括分子的總能量、溶解度、分子量、極性表面積以及重原子數(shù)等,這些物理量不僅提升了模型的預(yù)測(cè)精度,還與已有文獻(xiàn)的描述相符。通過(guò)運(yùn)用積分梯度(IG)方法,作者量化了這些描述符的影響力,IG方法通過(guò)分析特征梯度的變化對(duì)輸出的影響進(jìn)行了評(píng)估。計(jì)算結(jié)果顯示,諸如總能量之類(lèi)的描述符在確定聚合物的結(jié)構(gòu)凝聚力、排列和機(jī)械屬性方面起著決定性作用。相較之下,溶解度、分子量、極性表面積和重原子數(shù)的影響相對(duì)較小,表明模型有效地捕捉了與鏈纏結(jié)、分子間力和空間效應(yīng)相關(guān)的關(guān)鍵信息,這些都是決定聚合物性能的重要因素。另外,如復(fù)雜性、親脂性、氫鍵供體、氫鍵受體和可旋轉(zhuǎn)鍵等描述符的影響則相對(duì)較小,主要與分子大小、疏水性和構(gòu)型靈活性相關(guān),對(duì)聚合物機(jī)械性能的直接決定作用較小。


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)。


  在虛擬篩選的指導(dǎo)下,作者隨機(jī)選擇了三種類(lèi)型的熱塑性塑料(堅(jiān)強(qiáng)/韌性、堅(jiān)強(qiáng)/脆性、柔軟/彈性)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,每種類(lèi)型選取兩種配方,每種配方打印三個(gè)樣本進(jìn)行測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果的應(yīng)力-應(yīng)變曲線與MLP模型預(yù)測(cè)的趨勢(shì)高度一致,驗(yàn)證了模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和可靠性。脆性樣本的斷面顯微結(jié)構(gòu)分析和軟/彈性樣本的曲線微小差異進(jìn)一步證實(shí)了模型的有效性,并且均在預(yù)測(cè)的不確定性范圍之內(nèi)。這些實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果表明,所開(kāi)發(fā)的MLP虛擬實(shí)驗(yàn)?zāi)P筒粌H可靠而且迅速,極大地促進(jìn)了設(shè)計(jì)空間的探索和新材料的快速開(kāi)發(fā),提高了材料開(kāi)發(fā)的效率并顯著減少了物理實(shí)驗(yàn)的需求,節(jié)省了時(shí)間和資源。


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。


  林見(jiàn)研究團(tuán)隊(duì)利用物理信息化的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)多種單體組合的3D打印熱塑性塑料進(jìn)行了詳盡的虛擬實(shí)驗(yàn),探索了這些材料的力學(xué)性能。這種創(chuàng)新的方法極大地加速了研究人員根據(jù)特定性能需求快速探索和定制材料的能力。研究還詳細(xì)討論了現(xiàn)實(shí)材料實(shí)驗(yàn)中可能遇到的誤差問(wèn)題,以及如何在虛擬實(shí)驗(yàn)中處理這些情形,顯著提升了虛擬實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)確性和可靠性。這一快速的3D打印熱塑性材料設(shè)計(jì)方法有望在未來(lái)被廣泛應(yīng)用于多個(gè)行業(yè),從而推動(dòng)制造業(yè)技術(shù)的革新和發(fā)展。
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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