Bubble Dynamics Transformer: 超高应变率下的微流变学
流体动力学
2025-06-16 v1 材料科学
机器学习
摘要
激光诱导惯性空化（LIC）——其中微观尺度的蒸汽泡因聚焦的高能脉冲激光而产生，然后在周围高局部压力下剧烈坍塌——提供了一个独特的机会，用于在极高应变率（>1000 1/s）下研究软生物材料的力学特性。传统的流变学工具在这些条件下常因加载速度、分辨率或侵入性而受到限制。这里我们引入了基于机器学习（ML）的新型微流变学框架，利用 LIC 在超高应变率下表征生物材料的粘弹性特性。我们利用超高速成像技术捕获各种软粘弹性材料中 LIC 事件期间的时分辨气泡半径动力学。这些气泡半径随时间的变化测量随后使用新开发的 Bubble Dynamics Transformer（BDT）进行分析，这是一个基于物理模拟数据训练的神经网络。BDT 准确推断材料粘弹性参数，无需迭代拟合或复杂反演过程。这实现了在极端加载条件下对软材料的快速、准确和非接触式表征，对生物医学应用和材料科学具有重要意义。
引用
@article{arxiv.2506.11936,
title = {Bubble Dynamics Transformer: Microrheology at Ultra-High Strain Rates},
author = {Lehu Bu and Zhaohan Yu and Shaoting Lin and Jan N. Fuhg and Jin Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.11936},
year = {2025}
}