应用机器学习预测应力热点 II：六方密排材料
材料科学
2018-04-18 v1
摘要
应力热点是密排多晶材料在变形下形成的应力集中区域。我们采用机器学习方法研究在单轴拉伸应力下六方密排材料中优先滑移系以及反映局部晶体学、几何与连通性的微观结构特征对应力热点形成的影响。我们考虑两种情况：一种无任何优先滑移系且临界分切应力（CRSS）比为 1:1:1，另一种 basal:prismatic:pyramidal 滑移系的 CRSS 比为 0.1:1:3。基于随机森林的机器学习模型预测热点形成的 AUC（曲线下面积）得分在等 CRSS 情形下为 0.82，在不等 CRSS 情形下为 0.81。结果表明数据驱动技术如何被用于预测热点，并精确定位导致多晶微观结构中应力热点形成的微观结构特征。
引用
@article{arxiv.1804.05924,
title = {Applied Machine Learning to Predict Stress Hotspots II: Hexagonal close packed materials},
author = {Ankita Mangal and Elizabeth A. Holm},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.05924},
year = {2018}
}
备注
Under review in International Journal of Plasticity