Autonomous research for exploring structure-property linkages and optimizing microstructures

探索结构-性能联系和优化微观结构的自主研究

基本信息

项目摘要

Developing novel materials plays an important role in technological innovations. Especially the relationship between the process parameters, the local material structure and the resulting properties is of great interest. Since the local structure of the materials essentially dictates its properties, the generation and understanding of structure-property (SP) linkages is of utmost importance. The envisioned project aims to establish reliable SP linkages fast and cheaply, thereby identifying realistic, manufacturable material structures with optimal properties.The experimental exploration of SP linkages requires considerable technological effort, which is associated with high costs. The achievable limited data basis is a major obstacle for the application of modern machine learning methods. To this end, model-based numerical simulations can provide a remedy in the form of synthetic data to reduce the number of complex and expensive experiments. Furthermore, a practically relevant algorithm requires the automated generation of synthetic microstructures and numerical simulations on selected samples in order to systematically extend the experimental data base. This procedure, referred to as autonomous research, is developed in four steps: 1) Stationary, translation-invariant microstructure descriptors are developed that are rich in morphological information and allow for a fast reconstruction. 2) Efficiently reconstructing a microstructure from such a description is a current research topic. Based on first preliminary results, a fast and universally applicable algorithm is developed. 3) The numerical simulations for the determination of effective properties are rendered efficiently through a hierarchy of models and numerical resolutions and are supplemented by uncertainty quantification. 4) Taking the previously calculated microstructure-property pairs calculated into account, an SP linkage is established and its optimum is estimated. Based on this estimate, the next sample is selected and the autonomous loop is closed.These four steps are developed and implemented in a material-independent manner and validated using two exemplary microstructures. The effective property as the objective of SP linkages and optimization is equally generic. In this project, beyond the prediction of elastic properties, damage tolerance is considered in terms of an effective critical energy release rate.Altogether, the synthesis of model-based numerical simulation and data-driven algorithms promises to provide a deeper understanding of the mechanisms of action underlying SP linkages, as well as to accelerate materials development.
开发新材料在技术创新中起着重要作用。特别是工艺参数,局部材料结构和所得性能之间的关系是非常感兴趣的。由于材料的局部结构本质上决定了其性质,因此结构-性质(SP)联系的产生和理解至关重要。设想的项目旨在建立可靠的SP链接快速和廉价,从而确定现实的,可制造的材料结构与最佳properties.The实验探索SP链接需要相当大的技术努力,这是与高成本。可实现的有限数据基础是现代机器学习方法应用的主要障碍。为此,基于模型的数值模拟可以以合成数据的形式提供补救措施,以减少复杂和昂贵的实验数量。此外,一个实际相关的算法需要自动生成的合成微观结构和选定的样品的数值模拟,以系统地扩展实验数据库。该过程被称为自主研究,分为四个步骤:1)开发出稳定的、不变性的微结构描述符,其具有丰富的形态信息并允许快速重建。2)从这样的描述有效地重建微观结构是当前的研究课题。基于第一个初步的结果,一个快速和普遍适用的算法。3)通过模型和数值分辨率的层次结构,并辅以不确定性量化的数值模拟有效地呈现有效的性能的测定。4)考虑到之前计算的微观结构-性能对,建立SP链接并估计其最佳值。在此基础上,选择下一个样品,并关闭自主循环。这四个步骤是以与材料无关的方式开发和实施的,并使用两个示例性微结构进行验证。有效属性作为SP链接和优化的目标同样是通用的。在这个项目中,除了弹性性能的预测,损伤容限被认为是一个有效的临界能量释放rate. Along,基于模型的数值模拟和数据驱动的算法的合成承诺提供一个更深入的了解SP联动的行动机制,以及加速材料的发展。

项目成果

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