Accelerated design of architectured ceramics with tunable thermal resistance via a hybrid machine learning and finite element approach
Notice bibliographique
Résumé
Topologically interlocked architectures can transform brittle ceramics into tougher materials, while making the material design procedure a cumbersome task since modeling the whole architectural design space is not efficient and, to a degree, is not viable. We propose an approach to design architectured ceramics using machine learning (ML), trained by finite element analysis data and together with a self-learning algorithm, to discover high-performance architectured ceramics in thermomechanical environments. First, topologically interlocked panels are parametrically generated. Then, a limited number of designed architectured ceramics subjected to a thermal load is studied. Finally, the multilinear perceptron is employed to train the ML model in order to predict the thermomechanical performance of architectured panels with varied interlocking angles and number of blocks. The developed feed-forward artificial neural network framework can boost the architectured ceramic design efficiency and open up new avenues for controllability of the functionality for various high-temperature applications. This study demonstrates that the architectured ceramic panels with the ML-assisted engineered patterns show improvement up to 30% in frictional energy dissipation and 7% in the sliding distance of the tiles and 80% reduction in the strain energy, leading to a higher safety factor and the structural failure delay compared to the plain ceramics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».