最新機器學(xué)習(xí)工具對材料進(jìn)行計算建模相結(jié)合

壓痕技術(shù)經(jīng)常被用于測試材料機械性能。隨著納米技術(shù)在過去二十年里的進(jìn)步，壓痕力可以測量到十億分之一牛頓的分辨率，尖端的穿透深度可以被捕捉到只有納米大小的分辨率，大約是人類頭發(fā)直徑的10萬分之一。

高度精細(xì)的納米壓痕技術(shù)為探測各種材料（包括金屬和合金、塑料、陶瓷和半導(dǎo)體）的物理特性提供了新的可能。

這種測試在廣泛的工業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域中都很重要，包括在各種金屬結(jié)構(gòu)的傳統(tǒng)和數(shù)字制造（3D打?。⒐こ滩考牟牧腺|(zhì)量檢驗以及性能和成本的優(yōu)化中。

近日，一個由來自麻省理工學(xué)院、布朗大學(xué)和新加坡南洋理工大學(xué)（NTU）的研究人員組成的國際研究團隊開發(fā)了一種新的分析技術(shù)，這種技術(shù)可以提高通過儀表化壓痕對金屬材料力學(xué)性能的估計，其準(zhǔn)確度是現(xiàn)有方法的20倍。

他們的發(fā)現(xiàn)發(fā)表在近日的《美國國家科學(xué)院院刊》（Proceedings of the National Academy of Sciences）的一篇論文中，論文將壓痕實驗與使用最新機器學(xué)習(xí)工具對材料進(jìn)行計算建模相結(jié)合。

“壓痕是測試機械性能的一種非常好的方法，” 資深作者M(jìn)ing Dao說，特別是在只有小樣本可供測試的情況下。

他說：“當(dāng)你試圖開發(fā)新材料時，你通常只有少量的材料，你可以使用壓痕或納米壓痕來測試相當(dāng)少量的材料?！?/p>

這樣的測試對于彈性性能來說是相當(dāng)精確的——也就是說，材料在被戳過之后會彈回到原來的形狀。

但是當(dāng)施加的力超過了材料的“屈服強度”——也就是戳在表面上留下持久痕跡的那一點——這就叫做塑性變形，傳統(tǒng)的壓痕測試就變得不那么準(zhǔn)確了。

Dao說，“事實上，目前還沒有廣泛使用的方法”可以在這種情況下提供可靠的信息。

壓痕可以用來確定硬度，但Dao解釋說：“硬度只是材料的彈性和塑性性能的組合?！彼皇且粋€可以直接用于設(shè)計目的的“干凈”參數(shù)。

但是在屈服強度或屈服強度以外的性能，即材料開始不可逆變形的強度，對于獲得材料在工程應(yīng)用中的適用性是很重要的?！?/p>

他們的新方法不需要對實驗設(shè)備或操作進(jìn)行任何更改，而是提供了一種處理數(shù)據(jù)以提高預(yù)測準(zhǔn)確性的方法。

通過使用一個先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，研究小組發(fā)現(xiàn)， 將真實的實驗數(shù)據(jù)和計算機生成的不同精度的“合成”數(shù)據(jù)（一種所謂的多保真深度學(xué)習(xí)方法）進(jìn)行精心設(shè)計的集成，可以生成工業(yè)應(yīng)用程序測試材料所需的那種快速、簡單但高度精確的數(shù)據(jù)。

傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)方法需要大量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)。然而，在實際材料樣品上進(jìn)行詳細(xì)的實驗既耗時又昂貴。

但研究小組發(fā)現(xiàn)， 利用大量低成本的合成數(shù)據(jù)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，然后加入相對較少的真實實驗數(shù)據(jù)點——大約在3到20個之間，而不是1000個或更精確的數(shù)據(jù)集（盡管成本很高）——可以顯著提高結(jié)果的準(zhǔn)確性。

此外，他們利用已建立的比例法則來進(jìn)一步減少覆蓋所有工程金屬和合金的參數(shù)空間所需的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的數(shù)量。

更重要的是，作者發(fā)現(xiàn)大部分耗時的訓(xùn)練過程可以提前完成，這樣，為了評估實際測試，可以在需要的時候添加少量真實的實驗結(jié)果進(jìn)行“校準(zhǔn)”訓(xùn)練，從而得到高度準(zhǔn)確的結(jié)果。

這些多保真深度學(xué)習(xí)方法已經(jīng)用傳統(tǒng)的鋁合金和3D打印鈦合金進(jìn)行了驗證。

馬德里IMDEA材料研究所科學(xué)主任Javier Llorca沒有參與此研究，表示這種新方法利用機器學(xué)習(xí)策略來提高預(yù)測的準(zhǔn)確性，在快速測試3D打印組件的機械性能方面有著巨大潛力，從而有助于實現(xiàn)更精確的設(shè)計。

加州理工學(xué)院的Ares Rosakis教授也沒有參與這項工作，他說這種方法“帶來了顯著的計算效率和前所未有的機械性能預(yù)測準(zhǔn)確性……最重要的是，它為確保機械性能的一致性以及3d打印復(fù)雜幾何結(jié)構(gòu)組件的制造再現(xiàn)性提供了以前無法獲得的全新視角，而傳統(tǒng)測試是不可能實現(xiàn)的?！?/p>

Dao說，原則上，他們使用的基本過程可以擴展并應(yīng)用于涉及機器學(xué)習(xí)的許多其他類型的問題。這個想法可以推廣到解決其他具有挑戰(zhàn)性的工程問題上。

“使用真實的實驗數(shù)據(jù)有助于彌補在合成數(shù)據(jù)中假設(shè)的理想化條件，其中壓頭尖端的形狀是完全尖銳的，壓頭的運動是完全平滑的，等等?！?/p>

通過使用“混合”數(shù)據(jù)，包括理想化的和真實的情況，“最終的結(jié)果是大大減少了錯誤，”他說。