专栏名称: COMSOL 多物理场仿真技术
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学术前沿 | 机器学习加速设计晶格超材料的定制能量吸收

COMSOL 多物理场仿真技术  · 公众号  ·  · 2024-12-23 21:26

正文

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晶格超材料因其优越的力学性能而受到广泛的研究关注。然而,由于结构和力学响应之间的非线性关系,设计具有最佳塑性响应的晶格超材料仍然是一个挑战。本研究提出了一种新的卷积神经网络(CNN)加速设计定制晶格超材料。CNN输入数据集由伪随机支柱几何及其各自的应变-应力曲线组成。经过训练的CNN显示了精确预测和探索新的晶格超材料的能力,这超过了原始输入数据集的性能。从扩展的数据集中,得到了一种比能吸收最高的新晶格超材料,这也超过了文献中报道的其他晶格超材料。新晶格超材料表现出拉伸为主的失效,应力在垂直排列区域均匀分布。这些区域由相邻的单元格支撑,避免了大规模的膨胀,并进一步加强了压缩过程中的承载能力。总的来说,所提出的设计方法是基于一个数据驱动的模型,而不依赖于复杂的固体力学理论,它是可扩展到许多新的工程应用







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