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哥倫比亞大學《CST》：一種用于預測織物復合材料微結(jié)構(gòu)與性能關(guān)系高度可解釋的材料信息化方法

2022.01.19

導讀

材料結(jié)構(gòu)會影響到材料的整體性能。目前，關(guān)于材料結(jié)構(gòu)與性能關(guān)系的研究已經(jīng)成為材料科學和工程中日益重要的研究領(lǐng)域，而機織織物因其優(yōu)異的比剛度和比強度等機械性能廣泛應用于海、陸、空等輕型結(jié)構(gòu)中。

以往的材料信息學研究中，輸入數(shù)據(jù)是通過簡化幾何模型生成的，輸出數(shù)據(jù)是通過有限元模擬得到。然而，在實際生產(chǎn)過程中，紡織微結(jié)構(gòu)如纖維束中的纖維，織物中的纖維束，或?qū)雍习逯械膶硬疾⒉皇峭昝赖模@導致了材料微結(jié)構(gòu)性能的不均勻性。

為此，英屬哥倫比亞大學的Tina Olfatbakhsh（第一作者），Abbas S. Milani（通訊作者）在《Composites Science and Technology》上發(fā)表了題為“A highly interpretable materials informatics approach for predicting microstructure-property relationship in fabric composites”的文章，該研究的目的是將Kalidindi的材料信息學框架應用于織物復合材料，通過使用無損檢測收集的真實數(shù)據(jù)對材料進行性能預測。為此，利用微計算機斷層掃描技術(shù)掃描了編織玻璃纖維增強聚合物的微觀結(jié)構(gòu)，表征了復合材料樣品的局部細觀形貌。在此基礎(chǔ)上，利用兩點空間關(guān)聯(lián)和主成分分析法實現(xiàn)了材料微結(jié)構(gòu)的低維表征。將材料微觀結(jié)構(gòu)與其實驗所測彈性模量關(guān)聯(lián)，并捕捉局部微/中尺度特征變化對有效力學性能的影響。該研究結(jié)果對航空航天和交通運輸領(lǐng)域關(guān)于材料智能設(shè)計和機織復合材料優(yōu)化方面有著潛在的應用價值。

內(nèi)容簡介

由于機織織物結(jié)構(gòu)的異質(zhì)性和層次性，對其結(jié)構(gòu)-性能關(guān)系進行建模需要從多尺度模擬。在宏觀層面上，考慮了材料的結(jié)構(gòu)特征，如纖維體積分數(shù)，忽略了結(jié)構(gòu)中的卷曲現(xiàn)象。微觀層面上，考慮了纖維在紗線和基體中的排列，以及它們之間的相互作用。最后，在最低尺度水平上（比如在納米水平上），考慮了纖維與基體的界面屬性。本研究采用的數(shù)據(jù)驅(qū)動均質(zhì)工作流程圖如圖1所示。首先，使用微計算機斷層掃描（無損檢測）的射線片生成輸入數(shù)據(jù)來描述復合材料織物的細觀結(jié)構(gòu)。在力學測試過程中提取輸出參數(shù)相同的試樣的楊氏模量。然后，利用兩點空間關(guān)聯(lián)和主成分分析，分兩步建立織物微觀結(jié)構(gòu)的降階量化。最后，應用機器學習模型預測織物的微觀結(jié)構(gòu)-性能關(guān)系。

圖1　基于材料知識系統(tǒng)的機織復合材料層間結(jié)構(gòu)-性能關(guān)聯(lián)的計算同質(zhì)化工作流程圖

該研究所用的材料類型為Twintex?，由混合的聚丙烯（40%）/玻璃纖維（60%）組成的平紋布。復合材料通過壓縮成型工藝制備，每個試樣的完整圖像通過拼接18張小圖像所得（3×6），使裁剪結(jié)果變成25 mm×65 mm，如圖2所示。

圖2　不同長度尺度下輸入微結(jié)構(gòu)的可視化。（a）使用ImageJ中的網(wǎng)格拼接選項，拼接18張尺寸為10.8 mm×10.8 mm的照片，構(gòu)建25 mm×65 mm的整個樣品微觀結(jié)構(gòu)圖像；（b）通過三維X射線顯微計算機斷層掃描對Twintex?單胞的三維重建；（c）不同長度尺度下固化試樣的SEM結(jié)果。利用SEM圖像測量的玻璃纖維的平均直徑為18.5μ

將試驗的應變速率設(shè)定為2 mm/min。圖3為四組不同纖維取向試樣的平均應力-應變曲線θ=0°，0°<θ≤15°，15°<θ≤30°，30°<θ≤45°，分別用紅色、綠色、灰色和紫色進行比較。纖維取向是指纖維方向與單軸加載方向之間的最小夾角。

圖3　4組試樣的拉伸應力-應變響應曲線。紅、綠、灰、藍線屬于具有同一纖維取向樣品的平均值，θ=0°，0°<θ≤15°，15°<θ≤30°，30°<θ≤45°

圖4為三個代表性試樣黑色相（纖維）的兩點自相關(guān)性。在該圖中，微結(jié)構(gòu)a為取向為0°且經(jīng)紗波紋較小的情況，微結(jié)構(gòu)b為取向為0°且經(jīng)紗方向波紋較大的情況，微結(jié)構(gòu)c為取向為45°且波紋較小的情況。

圖4　三種不同樣品微觀結(jié)構(gòu)的簡化圖。（a）和（b）是圖3中顯示的兩個試樣；（c）是θ=45°的試樣。圖中的亮線為主纖維的方向。（b）中的經(jīng)紗（垂直）方向存在嚴重的波浪，導致該方向的亮線縮短和褪色

圖5a以散點圖形式表示了整個數(shù)據(jù)集前的兩個主成分的系數(shù)。訓練數(shù)據(jù)點和測試數(shù)據(jù)點分別用圓形和三角形表示。每個數(shù)據(jù)點的顏色對應于使用兩點統(tǒng)計得到的纖維方向。為了更好地說明得到的主成分的物理意義，圖5b和5c分別顯示了PC1與體積分數(shù)、PC2與纖維取向的關(guān)系。

圖5　前兩個主成分系數(shù)與兩個微觀結(jié)構(gòu)屬性之間的相關(guān)圖。（a）圖中的顏色對應纖維取向。（b）PC1與體積分數(shù)之間存在顯著的相關(guān)性。這種相關(guān)性解釋了第一主成分的物理意義。（c）PC2和纖維取向之間有很好的相關(guān)性

作者使用線性回歸對輸入圖像和感興趣的輸出屬性進行降階來訓練學習算法。通過構(gòu)建主成分，然后在線性回歸模型中使用這些成分作為預測因子，稱為主成分回歸(PCR)。圖6給剔除異常值前后的交叉驗證及最終回歸結(jié)果圖。圖6a為訓練集和測試集的均方誤差，分別用藍線和紅線表示。

圖6　剔除異常值前后的交叉驗證及最終回歸結(jié)果。（a）不同模型的訓練、測試的均方誤差;（b）預測與實測楊氏模量;（c）剔除（a）中異常值后的等值;（d）剔除（b）中異常值后的等值

小結(jié)

該研究旨在建立基于micro-CT圖像的機織復合材料微觀結(jié)構(gòu)-性能關(guān)系數(shù)據(jù)驅(qū)動元模型框架。結(jié)合主成分分析的兩點統(tǒng)計可以將掃描圖像的大維度從超過1100萬像素降低到5個像素。微觀結(jié)構(gòu)的簡化保留了與織物拉伸性能相關(guān)的微觀結(jié)構(gòu)特征，如纖維取向、體積分數(shù)和特定樣品的局部不對稱。在去除異常值之后，使用簡單的回歸算法構(gòu)建基于PCR的機器學習框架，用兩點統(tǒng)計法預測樣本的楊氏模量。該預測模型在小訓練數(shù)據(jù)集的情況下具有顯著的準確性。

復合材料力學平臺開通復合材料制品加工及試驗測試項目需求對接業(yè)務

原始文獻：Olfatbakhsh T, Milani AS. A highly interpretable materials informatics approach for predicting microstructure-property relationship in fabric composites[J]. Composites Science and Technology, 2022, 217:109080..

稿件整理：Sophia （感謝投稿）

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