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Machine learning workflow for microparticle composite thin-film process–structure linkages / Peter R. Griffiths in JOURNAL OF COATINGS TECHNOLOGY AND RESEARCH, Vol. 19, N° 1 (01/2022)
[article]
Titre : Machine learning workflow for microparticle composite thin-film process–structure linkages Type de document : texte imprimé Auteurs : Peter R. Griffiths, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : p. pages 83-96 Note générale : Bibliogr. Langues : Américain (ame) Catégories : Apprentissage automatique L'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, litt. "apprentissage machine"), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'"apprendre" à partir de données, c'est-à -dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes. (Wikipedia)
Composites
Couches minces
Microstructures
Particules (matières)
PolymèresIndex. décimale : 667.9 Revêtements et enduits Résumé : Microparticle composite thin films (MCTFs) have applications in a variety of fields, ranging from water filtration, to advanced energy storage, to medical devices. Variations in processing parameters during casting and solidification have been demonstrated to lead to morphological and therefore property changes in the final film. However, the wide range and number of possible combinations of parameters can make robust process–structure (PS) linkages a complex problem. Material informatics has shown to be well suited for developing PS linkages in other materials, but there are challenges that must first be addressed for MCTFs given the lack of separation between the characteristic length scales of the microstructure (i.e., particles, pores, etc.) and the film thickness. The objective of this work is to identify reduced-order spatial models and machine learning algorithms to address these problems. To achieve this, simulated microstructures of microparticle distributions based upon slot die coating simulations have been generated. Reduced-order representations of the microstructures were then created to capture variation in the microstructure across small slices through thickness of the film using two-point particle autocorrelation statistics and principal component analysis. Results showed that predictive PS linkages can be created using Gaussian process regression between the final film morphology and processing parameters; however, image size must be considered to ensure convergence in spatial statistics to increase accuracy. Note de contenu : - Methods : Simulated microstructures - Spatial statistical models : two-point spatial statistics and principal component analysis - Process–structure linkages
- Results and discussion : Microstructure generation - Spatial statistical model - Process–structure linkages
- Table 1 : Microstructure dataset parameter rangesDOI : https://doi.org/10.1007/s11998-021-021-00512-x En ligne : https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s11998-021-00512-x.pdf Permalink : https://e-campus.itech.fr/pmb/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=37147
in JOURNAL OF COATINGS TECHNOLOGY AND RESEARCH > Vol. 19, N° 1 (01/2022) . - p. pages 83-96[article]Réservation
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