Deep convolutional generative adversarial network for generation of computed tomography images of discontinuously carbon fiber reinforced polymer microstructures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Computed tomography images are of utmost importance when characterizing the heterogeneous and complex microstructure of discontinuously fiber reinforced polymers. However, the devices are expensive and the scans are time- and energy-intensive. Through recent advances in generative adversarial networks, the instantaneous generation of endless numbers of images that are representative of the input images and hold physical significance becomes possible. Hence, this work presents a deep convolutional generative adversarial network trained on approximately 30,000 input images from carbon fiber reinforced polyamide 6 computed tomography scans. The challenge lies in the low contrast between the two constituents caused by the close proximity of the density of polyamide 6 and carbon fibers as well as the small fiber diameter compared to the necessary resolution of the images. In addition, the stochastic, heterogeneous microstructure does not follow any logical or predictable rules exacerbating their generation. The quality of the images generated by the trained network of 256 pixel $$\times$$ × 256 pixel was investigated through the Fréchet inception distance and nearest neighbor considerations based on Euclidean distance and structural similarity index measure. Additional visual qualitative assessment ensured the realistic depiction of the complex mixed single fiber and fiber bundle structure alongside flow-related physically feasible positioning of the fibers in the polymer. The authors foresee additionally huge potential in creating three-dimensional representative volume elements typically used in composites homogenization.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».