2019年2月6日
为特定的终端应用优化先进的复合材料可能是昂贵和耗时的，制造商必须测试几个样品，以实现最佳配方。
机械与航空航天工程副教授Nikhil Gupta的研究表明，通过将传统的动态力学分析(DMA)与人工神经网络相结合，可以降低材料测试的成本，提高材料测试的效率。欧洲杯足球竞彩(图片来源:纽约大学)
研究人员纽约大学坦顿工程学院已经开发了一种使用人工神经网络(ANN)的机器学习系统，该系统可以从单个样品获得的数据进行推断，从而快速形成并提供理论石墨烯增强高级复合材料的分析。
这项研究由纽约大学坦顿分校机械与航空航天工程副教授Nikhil Gupta领导，博士生徐先波和二维石墨烯材料制造商GrapheneCa的合作者，在“从动态力学分析结果预测弹性模量的人工神经网络方法”中进行了描述。欧洲杯足球竞彩哪一个会出现在这本杂志的内页先进理论与模拟．
动态力学分析(DMA)和拉伸试验被广泛用于表征材料在不同加载速率和温度下的粘弹性性能。欧洲杯足球竞彩然而，这需要一个详细的实验活动，包括大量的样本。
Tandon团队发现了一个方法绕过这个过程通过开发一个ANN-based技术,构造一个模型,随后提供了数据从DMA-a测试响应的材料给定的温度和加载频率(衡量负载应用于周期)——估计其响应其他的压力和温度组合。Gupta描述了人工神经网络是根据样本在各种条件下存储和耗散能量的能力来判断的。
对于试图为众多应欧洲杯足球竞彩用创建复合材料的制造商来说，在产品开发周期的不同条件下测试材料是一项主要成本。这个系统允许我们进行一次测试，然后预测在其他条件下的性能。因此，它大大减少了所需实验的数量。应用人工神经网络方法来预测纳米复合材料的性能，可以帮助开发一种方法，在这种方法中，建模可以指导材料和应用的开发，并随着时间的推移降低成本．
Nikhil Gupta，纽约大学机械与航天工程副教授。
我们与纽约大学坦顿大学机械与航天工程系的研究人员合作，开发了一种新的方法，用于预测热固性纳米复合材料在大范围温度和加载速率下的行为。此外，同样的方法可以应用于预测热塑性材料的行为。欧洲杯足球竞彩这是迈向先进复合材料生产的关键一步．
Dr Sergey Voskresensky，石墨烯公司纽约生产设施研发主管。
美国海军研究办公室为这项工作提供了资助。