2016年，AlphaGo戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍李世石這一里程碑事件引發(fā)了全世界的嘩然與震驚，人工智能技術(shù)也由此真正走入了人們的視野，并逐漸成為改變?nèi)祟惿a(chǎn)、生活的新技術(shù)引擎。近幾年，隨著AI技術(shù)的發(fā)展，人工智能在諸多行業(yè)都得了廣泛的應(yīng)用。在傳統(tǒng)力學(xué)領(lǐng)域，如材料基因組、結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測、結(jié)構(gòu)性能預(yù)測、智能化設(shè)計(jì)、流固耦合分析等方面，國內(nèi)外研究人員也相繼開展了廣泛的應(yīng)用探索。

雖然目前將智能化技術(shù)應(yīng)用于力學(xué)領(lǐng)域尚不成熟，但探索的過程是非常必要的。本專欄將陸續(xù)關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)在復(fù)合材料力學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用探索。

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深度學(xué)習(xí)加速纖維微結(jié)構(gòu)滲透性的預(yù)測

對(duì)于由機(jī)織、編織或針織紗線作為增強(qiáng)體的聚合物基復(fù)合材料 (FRPC) ，內(nèi)部包含數(shù)千根單獨(dú)的纖維絲?？椢锝Y(jié)構(gòu)、紗線幾何形狀和長絲支數(shù)對(duì)工藝性以及力學(xué)性能都有很大的影響?？紫毒W(wǎng)絡(luò)的滲透率是由織物內(nèi)的孔隙結(jié)構(gòu)定義的3D張量，纖維微結(jié)構(gòu)的滲透性是預(yù)測復(fù)合材料制造過程中模具填充時(shí)間和樹脂流動(dòng)路徑的關(guān)鍵材料特性。

早期，滲透率的測試多基于物理試驗(yàn)測量，隨著數(shù)值技術(shù)的發(fā)展，人們?cè)絹碓疥P(guān)注用基于物理的流動(dòng)數(shù)值模擬來代替費(fèi)力和復(fù)雜的滲透率表征實(shí)驗(yàn)。然而，這種數(shù)值方法缺乏對(duì)紗線變形、嵌套以及紗線內(nèi)纖維隨機(jī)分布的表示。通過 X 射線計(jì)算機(jī)顯微斷層掃描雖然可以獲得微觀結(jié)構(gòu)3D幾何信息，但微觀尺度的流動(dòng)模擬需要耗費(fèi)極高的計(jì)算資源。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (ANN) 為滲透率的預(yù)測提供了新的解決方案，它可以考慮局部纖維分布模式并將其與體積滲透率聯(lián)系起來。在該項(xiàng)研究工作中，作者提出了一種通過深度學(xué)習(xí)，基于2D橫截面滲透率來預(yù)測3D微觀結(jié)構(gòu)滲透率的有效方法。在驗(yàn)證了從2D向3D擴(kuò)展預(yù)測之后，作者研究了以深度學(xué)習(xí)處理從虛擬和真實(shí)微結(jié)構(gòu)中獲得的各種尺寸圖像的能力。超過 90% 的 2D 預(yù)測和3D預(yù)測，與通過流動(dòng)模擬獲得的預(yù)測結(jié)果的誤差在±30%以內(nèi)，而在 3D 情況下，計(jì)算時(shí)間從幾千秒減少到不到 10 秒。這項(xiàng)工作為表征纖維微結(jié)構(gòu)的滲透性提供了一個(gè)強(qiáng)大而有效的框架，并為擴(kuò)展這種能力以估計(jì)織物細(xì)觀結(jié)構(gòu)的滲透性奠定了基礎(chǔ)。

?Monte-Carlo 方法生成的 EV (Elementary Volumes)

?CNN 架構(gòu)+ 數(shù)據(jù)訓(xùn)練和驗(yàn)證部分均方差的演變

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果

獲得用于滲透率預(yù)測的3D圖像的操作流程

原始文獻(xiàn)：

Caglar B ,? Broggi G ,? Ali M A , et al. Deep learning accelerated prediction of the permeability of fibrous microstructures[J]. Composites, Part A. Applied science and manufacturing, 2022(158).

原文鏈接：

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1359835X22001622?via%3Dihub

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