用于解释二维小角散射图谱的散射实验计算逆向工程分析方法 (CREASE-2D)

表征软材料内部的结构多样性是设计用于各种应用的新材料的关键。小角散射 (SAS) 是一种广泛使用的表征技术，可在不同长度尺度上提供软材料的结构信息，并通常输出散射强度 I(q) 作为散射波矢的函数，由其大小 q 和方位角 {\theta} 表示。虽然各向同性结构可以从方位角平均的一维 SAS 图谱中解释，但要理解各向异性的空间排列，必须解释二维 SAS 图谱 I(q,{\theta})。在本文中，我们提出了一种名为 CREASE-2D 的新方法，该方法直接解释 I(q,{\theta}) 并输出相关的结构特征。CREASE-2D 是“散射实验计算逆向工程分析” (CREASE) 方法的扩展，该方法已成功用于分析各种软材料的一维 SAS 图谱。CREASE 使用遗传算法进行优化，并使用代理机器学习 (ML) 模型快速计算一维“计算”散射图谱，然后在优化过程中将其与实验一维散射图谱进行比较。在超越 CREASE 解释二维散射图谱的 CREASE-2D 中，我们使用 XGBoost 作为代理 ML 模型，将结构特征与 I(q,{\theta}) 图谱关联起来。CREASE-2D 工作流程识别出那些其计算的 I(q,{\theta}) 图谱与输入的实验 I(q,{\theta}) 相匹配的结构特征。我们通过使用各种具有已知结构特征的计算机模拟二维 SAS 图谱作为输入来测试 CREASE-2D 的性能，并证明 CREASE-2D 会收敛到其正确的结构特征。我们期望该方法对于需要直接解释二维散射图谱以探索结构各向异性的材料研究人员将很有价值。