2021年4月28日
艾萨克·牛顿可能遇到了他的比赛。
几个世纪以来,工程师们依赖于物理法则——由牛顿和其他人理解材料他们工作上的压力和紧张。欧洲杯足球竞彩但解决这些方程可以计算跋涉,特别是对于复杂的材料。欧洲杯足球竞彩
麻省理工学院的研究人员已经开发出一种技术来快速确定材料的某些特性,如应力、应变,根据图像显示其内部结构的材料。有一天消除的方法需要艰苦的基于物理的计算,而不是依赖于计算机视觉和机器学习来生成实时估计。
研究人员说,进步可以使快速设计原型和材料检查。“这是一个全新的方法。”震泽杨说。他补充说,该算法“完成整个过程没有任何物理领域知识。”
这项研究发表在今天的《欧洲杯线上买球科学的进步。杨是论文的第一作者,博士生在材料科学与工程系。欧洲杯足球竞彩欧洲杯线上买球合作者包括前麻省理工学院博士后Chi-Hua Yu和马库斯·比勒,McAfee教授工程和实验室主任的原子和分子力学。
工程师们花很多时间解决方程。他们帮助揭示材料的内力,应力和应变,从而导致材料变形或破坏。这样的计算可能建议如何提出桥将在拥挤的交通负荷或大风。今天不像艾萨克爵士,工程师不需要纸和笔的任务。“许多代数学家和工程师们写下这些方程,然后找出如何解决他们在电脑上,“比勒说。“但这仍然是一个棘手的问题。是非常昂贵的,可能要花费数天,数周,甚至数月运行模拟。所以,我们认为:让我们教一个AI问题。”
研究人员转向机器学习技术称为生殖敌对的神经网络。他们训练网络成千上万的配对图像——一个描述材料内部微观结构受机械力,和其他描述相同的不同颜色材料的应力和应变值。这些例子,网络使用博弈论原理迭代求出材料的几何形状之间的关系及其所产生的压力。
“所以,从照片,电脑能够预测这些力量:变形,压力,等等,”比勒说。“这才是真正的突破,以传统的方式,你需要代码方程和问计算机解决偏微分方程。我们只是画来画去。”
基于图像的方法对于复杂,尤其有利的复合材料。欧洲杯足球竞彩部队5月材料在原子尺度的操作不同于宏观尺度。“如果你看看飞机上,你可能会有胶水,金属,和聚合物之间。所以,你有所有这些不同的面孔,不同尺度的确定解决方案,“比勒说。“如果你走艰难的路——牛顿的方法——你有一个巨大的绕道走到答案。”
但是研究者的网络擅长处理多尺度。它通过一系列的处理信息“玲珑”,逐步分析图像在更大的尺度。“这就是为什么这些神经网络是一个很好的适合描述材料属性,“比勒说。
训练有素网络在测试中表现良好,成功地呈现应力应变值给定一系列的特写图像各种柔软复合材料的微观结构。欧洲杯足球竞彩网络甚至可以捕捉到“奇点”,l艾克裂缝发展材料。在这些情况下,部队和字段在微小的距离迅速变化。”作为一个材料科学家,你会想知道如果模型可以重新创建这些奇异点,”比勒说。“答案是肯定的。”
提前可以“显著减少所需的迭代设计产品”,根据Suvranu De,伦斯勒理工学院机械工程师他并没有参与这项研究。“端到端方法提出了本文将产生重大影响各种工程应用程序——从复合材料用于汽车和飞机行业自然和改造的生物材料。欧洲杯足球竞彩还将有重大应用在纯科学探究的领域,作为力量发挥了至关重要的作用相当广泛的应用程序从微/纳电子学的迁移和分化细胞。”
除了节省工程时间和金钱,这项新技术不仅能使非专家获得先进的材料计算。欧洲杯足球竞彩建筑师或产品设计师,例如,可以测试他们的想法的可行性之前把项目工程团队。“他们可以把他们的建议和发现,“比勒说。“这是一个大问题。”
训练后,网络消费级计算机处理器上运行几乎瞬间。可以使力学和检查员诊断潜在的问题与机器只需拍照。
在论文中,研究人员主要工作与复合材料,包括柔软和脆弱的组件在各种随机几何安排。欧洲杯足球竞彩在未来的工作中,团队计划用更广泛的材料类型。“我真的认为这种方法会产生巨大影响,”比勒说。“授权工程师与人工智能真的是我们想做的。”
这项研究提供了资金,部分由陆军研究办公室和海军研究办公室。
来源:https://web.mit.edu/