PART.01    背景介紹

材料數(shù)據(jù)在工程設(shè)計(jì)中起著至關(guān)重要的作用，但是通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)試的方法不僅成本昂貴且研發(fā)周期較長(zhǎng)幔戏。隨著使用的材料越來(lái)越復(fù)雜，包括成分税课、環(huán)境條件等多種因素闲延，為了獲得材料數(shù)據(jù)需要進(jìn)行大量測(cè)試，如何快速高效的獲得材料數(shù)據(jù)成為一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題韩玩。

近年來(lái)人工智能（AI）和包含的機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）發(fā)展迅速垒玲，利用AI/ML技術(shù)可以提供一種新方法來(lái)節(jié)約生成大型數(shù)據(jù)集的時(shí)間陆馁、精力和費(fèi)用。所以材料供應(yīng)商已逐步開(kāi)始探索人工智能的潛力参七，來(lái)豐富他們的材料數(shù)據(jù)庫(kù)励砸。

本文介紹了海克斯康利用一種新的基于物理信息的人工智能方法侍融，通過(guò)少量測(cè)試數(shù)據(jù)即可實(shí)現(xiàn)材料數(shù)據(jù)的擴(kuò)充疚逝，幫助用戶準(zhǔn)確預(yù)測(cè)工程熱塑性塑料的性能，同時(shí)節(jié)省資金和時(shí)間崇夫。SABIC公司將上述解決方案應(yīng)用到其ULTEM?樹(shù)脂產(chǎn)品中誊爵，在沒(méi)有溫度、應(yīng)變率和加載角度條件的測(cè)試數(shù)據(jù)的情況下缭涣，準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)ULTEM?樹(shù)脂的拉伸應(yīng)力-應(yīng)變響應(yīng)曲線匆救。

PART.02    使用物理信息的AI方法

ULTEM?樹(shù)脂是聚醚酰亞胺（PEI）材料，非常適合多個(gè)行業(yè)的高要求應(yīng)用热阁。實(shí)際工程應(yīng)用中扭妖，需要了解其在不同的溫度、不同的纖維含量及類型荡明、不同的樹(shù)脂類型捆革、不同的纖維曲線等參數(shù)情況下的力學(xué)性能，因此需要針對(duì)上千種不同組合的材料數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估着茸。

目前材料數(shù)據(jù)的生成方法主要有三種：實(shí)驗(yàn)室測(cè)試壮锻、先進(jìn)的材料建模和AI/ML方法。每種方法都有優(yōu)缺點(diǎn)如圖1所示涮阔。

圖1. 三種材料數(shù)據(jù)生成方法的優(yōu)缺點(diǎn)

為了克服傳統(tǒng)方法的局限性猜绣，海克斯康提出一種使用物理信息的AI方法敬特，如圖2所示掰邢。該方法有效地結(jié)合了實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、先進(jìn)的材料模型和AI/ML方法伟阔，能夠?qū)π虏牧蠑?shù)據(jù)進(jìn)行快速辣之、低成本的響應(yīng)，實(shí)現(xiàn)豐富和高質(zhì)量的材料數(shù)據(jù)庫(kù)皱炉。目前該方法已經(jīng)集成到夯彻溃克斯康的新數(shù)字現(xiàn)實(shí)平臺(tái)Nexus中，可以根據(jù)聚合物的配方預(yù)測(cè)其工程性能娃承，從而降低材料數(shù)據(jù)生成的復(fù)雜性奏夫、工作量和成本怕篷。

圖2. 使用物理信息的AI方法倒灰，集成了不同材料數(shù)據(jù)生成方法的優(yōu)勢(shì)

PART.03

工作流程

使用物理信息的AI方法工作流程為以下三步艳杯，如圖3所示：

1.收集和準(zhǔn)備可用的材料數(shù)據(jù)：基于物理信息的AI方法只需要少量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

2.使用Digimat增強(qiáng)材料數(shù)據(jù)：利用Digimat的先進(jìn)材料建模功能以及上述少量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)茬蓝，對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行豐富和增強(qiáng)统褂。

3.AI模型預(yù)測(cè)材料數(shù)據(jù)：對(duì)基于物理的人工智能模型進(jìn)行了訓(xùn)練、驗(yàn)證和測(cè)試桐夭，保證預(yù)測(cè)結(jié)果的精度稼掏。

圖3. 使用基于物理信息的AI方法的工作流程

PART.04

研究結(jié)果

01    溫度依賴性      

圖4展示了訓(xùn)練好的AI模型對(duì)SABIC ULTEM 1000樹(shù)脂（未填充纖維）的預(yù)測(cè)結(jié)果：能夠定性和定量地預(yù)測(cè)未填充纖維的樹(shù)脂材料在不同溫度下加載，直至失效的高度非線性拉伸應(yīng)力-應(yīng)變曲線搅谆。預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)驗(yàn)結(jié)果一致憾牵。

圖4. 準(zhǔn)靜態(tài)條件下，不同溫度的ULTEM 1000樹(shù)脂的實(shí)驗(yàn)應(yīng)力-應(yīng)變數(shù)據(jù)（虛線）和預(yù)測(cè)應(yīng)力-應(yīng)變數(shù)據(jù)（實(shí)線）

02    應(yīng)變率依賴性  

圖5顯示了基于物理的人工智能模型如何捕捉SABIC ULTEM牌號(hào)在不同應(yīng)變率下的性能：在23°C的實(shí)驗(yàn)溫度下阀温，分別考慮應(yīng)變率在0.001至100s-1變化時(shí)印脓，ULTEM 2300樹(shù)脂和ULTEM 1000樹(shù)脂的應(yīng)力-應(yīng)變曲線。

圖5. 在23℃條件下啡笑，ULTEM 1000 (a) 和ULTEM 2300 (b)的應(yīng)變率依賴性

03   纖維取向依賴性  

纖維取向?qū)е略鰪?qiáng)塑料的各向異性行為崇磁，這對(duì)于使用計(jì)算機(jī)輔助工程（CAE）對(duì)零件進(jìn)行精確建模至關(guān)重要。圖6的結(jié)果表明推姻，基于物理信息的AI模型能夠準(zhǔn)確地?cái)U(kuò)充ULTEM 2300樹(shù)脂在不同溫度和加載角度下的拉伸測(cè)量結(jié)果平匈。

圖6. 準(zhǔn)靜態(tài)條件下，0° (a)藏古，45° (b)和90°  (c)的ULTEM 2300材料纖維取向相關(guān)性增炭，其中虛線為實(shí)驗(yàn)結(jié)果，實(shí)線為預(yù)測(cè)結(jié)果

04    對(duì)材料配方的敏感性  

基于物理信息的AI模型還可以考慮ULTEM樹(shù)脂配方的影響校翔，包括樹(shù)脂類型弟跑、纖維類型和纖維含量。圖7顯示了AI模型對(duì)材料配方的敏感性防症。通過(guò)在材料數(shù)據(jù)擴(kuò)充時(shí)考慮材料配方特性孟辑，可以虛擬評(píng)估尚未開(kāi)發(fā)或?qū)嶒?yàn)表征的新配方的性能。

圖7. 在實(shí)驗(yàn)溫度23℃蔫敲，纖維取向0°的準(zhǔn)靜態(tài)條件下饲嗽，不同材料配方的應(yīng)力-應(yīng)變曲線

05    置信度指標(biāo)

置信度指標(biāo)是對(duì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的定性和定量評(píng)估，用于指導(dǎo)用戶識(shí)別初始材料數(shù)據(jù)庫(kù)中潛在弱點(diǎn)奈嘿。它結(jié)合了如初始實(shí)驗(yàn)材料數(shù)據(jù)庫(kù)的豐富性貌虾、輸入?yún)⒖紝?shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的可變性和訓(xùn)練好的人工智能模型的全局準(zhǔn)確性等不同標(biāo)準(zhǔn)。圖8中給出一個(gè)置信度指標(biāo)的熱圖翰蛔，紅色區(qū)域表示低置信度區(qū)域革秩，表明需要額外的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)提高置信度。

圖8. 準(zhǔn)靜態(tài)條件下痰汰，粉碎玻璃纖維填充ULTEM樹(shù)脂的置信度指標(biāo)熱圖

總體而言焦赋，基于物理信息的AI模型預(yù)測(cè)的拉伸應(yīng)力-應(yīng)變數(shù)據(jù)與實(shí)驗(yàn)結(jié)果非常接近绊削，精度在±10%以內(nèi)。上述結(jié)果證明了基于物理信息的AI方法能夠準(zhǔn)確地?cái)U(kuò)充ULTEM樹(shù)脂數(shù)據(jù)集鲁磺，從而減少昂貴且耗時(shí)的實(shí)際物理材料測(cè)試制棉。

PART.05   使用物理信息的AI方法的優(yōu)勢(shì)

基于物理信息的AI方法的優(yōu)勢(shì)與傳統(tǒng)材料數(shù)據(jù)生成方法相比，可以降低數(shù)據(jù)的高昂成本跋园、提高效率诸晃、增加數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，如表1所示息栖。

表1. 基于物理信息的AI方法與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)生成方法比較

PART.06  總結(jié)與展望

本文的研究表明益命，在不同溫度、應(yīng)變率鹿蜀、纖維取向和材料配方情況下椭符，海克斯康基于物理信息的AI解決方案耻姥，可以準(zhǔn)確高效地?cái)U(kuò)充纖維增強(qiáng)的ULTEM樹(shù)脂和單純ULTEM樹(shù)脂的應(yīng)力-應(yīng)變曲線销钝。該方法將人工智能與先進(jìn)的微觀力學(xué)建模相結(jié)合，克服了純?nèi)斯ぶ悄芊椒ǖ娜觞c(diǎn)琐簇。上述方法也可以擴(kuò)展到擴(kuò)充材料其他性能數(shù)據(jù)蒸健，例如蠕變和疲勞行為。

在實(shí)際工程中婉商，SABIC公司已經(jīng)使用上述基于物理信息的AI方法似忧，有效地滿足客戶及其材料工程數(shù)據(jù)需求，為其客戶提供大量材料工程數(shù)據(jù)和材料CAE卡片丈秩。

（憾疲克斯康工業(yè)軟件）

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