Data-Driven Selection of Tessellation Models Describing Polycrystalline Microstructures
Data-Driven Selection of Tessellation Models Describing Polycrystalline Microstructures
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描述多晶微结构的镶嵌模型的数据驱动选择
DOI：
10.1007/s10955-018-2096-8
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发表时间：
2018
影响因子：
1.6
通讯作者：
V Schmidt
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
O Šedivý;D Westhoff;J Kopeček;CE Krill III;V Schmidt
镶嵌模型已被证明是有用的多晶材料中的晶粒微观结构的几何描述。通过使用合适的镶嵌模型，可以通过分配给每个晶粒的少量参数来表示晶粒的复杂形态，这不仅需要显著降低复杂性，而且还便于研究微观结构的某些几何特征。然而，对于一组给定的微观结构数据，一个特定的几何模型的选择传统上是基于研究人员的直觉。该模型应提供足够好的数据近似值，同时保持参数数量较少。在本文中，我们讨论了模型选择过程的一般方面，并提出了几个标准，从一定的一组镶嵌模型选择一个合适的候选人。候选人的选择代表了模型的准确性和复杂性之间的权衡。在这里，所选模型仅用于近似给定的数据样本，但它也为开发随机镶嵌模型和生成虚拟微结构提供指导。通过模拟退火进行模型拟合，以一致的方式应用于12个不同的镶嵌模型。
Tessellation models have proven to be useful for the geometric description of grain microstructures in polycrystalline materials. With the use of a suitable tessellation model, the complex morphology of grains can be represented by a small number of parameters assigned to each grain, which not only entails a significant reduction in complexity, but also facilitates the investigation of certain geometric features of the microstructure. However, for a given set of microstructural data, the choice of a particular geometric model is traditionally based on researcher intuition. The model should provide a sufficiently good approximation to the data, while keeping the number of parameters small. In this paper, we discuss general aspects of the process of model selection and suggest several criteria for selecting an appropriate candidate from a certain set of tessellation models. The choice of candidate represents a trade-off between accuracy and complexity of the model. Here, the selected model is used solely to approximate given data samples, but it also provides guidance for developing stochastic tessellation models and generating virtual microstructures. Model fitting is carried out by simulated annealing, applied in a consistent manner to twelve different tessellation models.
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