Designing architectured ceramics for transient thermal applications using finite element and deep learning
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Topologically interlocking architectures have demonstrated the potential to create durable ceramics with desirable thermo-mechanical properties. However, designing such materials poses challenges due to the intricate design space, rendering traditional modeling approaches ineffective and impractical. This paper presents a novel approach to designing high-performance architectured ceramics by integrating machine learning (ML) techniques and finite element analysis (FEA) data. The design space of interlocked architectured ceramics encompasses tiles with varying angles and sizes. The study considers three configurations <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:mn>3</mml:mn> <mml:mo>×</mml:mo> <mml:mn>3</mml:mn> </mml:math> , <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:mn>5</mml:mn> <mml:mo>×</mml:mo> <mml:mn>5</mml:mn> </mml:math> , and <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:mn>7</mml:mn> <mml:mo>×</mml:mo> <mml:mn>7</mml:mn> </mml:math> arrays of tiles with five sets of interlocking angles <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:mo stretchy="false">(</mml:mo> <mml:msup> <mml:mn>5</mml:mn> <mml:mo>∘</mml:mo> </mml:msup> <mml:mo>,</mml:mo> <mml:msup> <mml:mn>10</mml:mn> <mml:mo>∘</mml:mo> </mml:msup> <mml:mo>,</mml:mo> <mml:msup> <mml:mn>15</mml:mn> <mml:mo>∘</mml:mo> </mml:msup> <mml:mo>,</mml:mo> <mml:msup> <mml:mn>20</mml:mn> <mml:mo>∘</mml:mo> </mml:msup> <mml:mo>,</mml:mo> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="normal">a</mml:mi> <mml:mi mathvariant="normal">n</mml:mi> <mml:mi mathvariant="normal">d</mml:mi> </mml:mrow> <mml:msup> <mml:mn>25</mml:mn> <mml:mo>∘</mml:mo> </mml:msup> <mml:mo stretchy="false">)</mml:mo> </mml:math> . By training ML models, specifically convolutional neural networks (CNNs) and multilayer perceptrons (MLPs) using FEA simulation data, we establish correlations between architectural parameters and thermo-mechanical characteristics. A grid comprising all possible designs was generated to predict high-performance architectured ceramics. This grid was then fed into the networks that were trained using results from the FEA simulation. The predicted results for all possible interpolated designs are utilized to determine the optimal structure among the configurations. The goal is to identify the optimal interlocked ceramics that minimize the out-of-plane deformation for thermal shielding and maximize heat absorption for heat sink applications. To validate the performance of the outcomes, FEA simulations were conducted on the best predictions obtained from both the MLP and CNN algorithms. Despite the limited amount of available simulation data, our networks demonstrate effectiveness in predicting the transient thermo-mechanical responses of potential panel designs. Notably, the optimal design predicted by CNN led to <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:mo>≈</mml:mo> <mml:mn>30</mml:mn> <mml:mi mathvariant="normal">%</mml:mi> </mml:math> improvement in edge temperature.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle