对元材料和多尺度系统的数据驱动设计:一项审查

科学领域:

• 材料科学 材料科学 材料科学
• 工程 工程师 工程师 工程师
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 超材料是工程材料,其性能超出了自然界限.
• 它们复杂的设计空间和结构-财产关系带来了重大挑战.
• 数据驱动设计为推进元材料开发提供了一个有前途的范式.

研究的目的:

• 提供对元材料数据驱动设计方法的全面概述.
• 将现有研究组织和分析成不同的数据驱动模块.
• 确定该领域未来的研究机会.

主要方法:

• 对元材料研究的数据采集策略.
• 机器学习在设计元材料单元细胞中的应用.
• 数据驱动的方法,用于多尺度优化元材料.

主要成果:

• 基于共享原则的数据驱动方法的分类.
• 分析不同方法的优点和适用性.
• 探索数据采集,单元细胞设计和多尺度优化之间的相互联系.

结论:

• 数据驱动的设计对于实现超材料的全部潜力至关重要.
• 了解跨模块的方法是未来进步的关键.
• 在优化元材料设计方面存在开放式研究问题和机会.