织结构的自动化模型发现:线针织织品的独特机械特征

科学领域:

• 材料科学与工程 材料科学与工程
• 计算力学 计算力学 计算力学
• 织工程 织工程 织工程

背景情况:

• 织品具有独特的机械性能,如灵活性,非线性刚性和异质性,使其适合工程和医疗应用.
• 现有的研究已经描述了织品的机械反应,但对其特性和功能的完全理解仍然难以捉摸.
• 准确的构成模型对于为特定应用量身定制织结构至关重要,特别是在生物医学领域.

研究的目的:

• 为了自动发现最优的构成模型和参数来表征针织聚烯织物.
• 将双轴测试与构成性神经网络集成在一起,以便对织结构进行强大的机械建模.
• 开发通用的工具,以发现各种织品的异型构成模型.

主要方法:

• 双轴机械测试与构成性神经网络 (CNN) 的整合.
• 使用不同的安装方向进行的实验,以捕捉异构性行为.
• 自动发现可解释的异构型模型,包括微观结构方向和不变项的分析.

主要成果:

• 成功发现了可解释的异性质构成模型,用于在训练和测试中表现出色的织聚烯织物.
• 证明了包含三个微观结构方向的模型显著优于具有两个方向的经典正极型模型.
• 确定了两个指数式线性第四不变项作为捕捉初始灵活性和非线性刚性行为的关键组件.

结论:

• 开发的方法允许对各种织结构 (包括织物和针织织品) 进行稳健的异型构成模型的发现.
• 这些发现突出了构成模型对精确织微观结构表示的敏感性.
• 该方法为先进的织应用,如可穿戴设备和智能面料的生成材料设计铺平了道路.