MicroLib：利用 SliceGAN 从二维显微图像生成的三维微结构库
机器学习
2022-10-14 v1 计算工程、金融与科学
摘要
三维微结构数据集常用于定义有限元建模中的几何域。这已被证明是理解复杂材料体系在施加应力、温度和化学条件下行为的有用工具。然而，由于视野有限、分辨率低和样品制备困难等原因，材料的三维成像具有挑战性。最近，一种机器学习方法 SliceGAN 被开发出来，可使用单张二维输入切片作为训练数据，统计生成任意大小的三维微结构数据集。在本文中，我们展示了将 SliceGAN 应用于 87 种不同微结构（从生物材料到高强度钢）的结果。为证明 SliceGAN 生成合成体的准确性，我们比较了二维训练数据与三维生成体之间的三种微结构性质，结果显示良好的一致性。这一新的微结构库既提供了可用于模型的宝贵三维微结构，也展示了 SliceGAN 算法的广泛适用性。
引用
@article{arxiv.2210.06541,
title = {MicroLib: A library of 3D microstructures generated from 2D micrographs using SliceGAN},
author = {Steve Kench and Isaac Squires and Amir Dahari and Samuel J Cooper},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.06541},
year = {2022}
}
备注
10 pages, 4 figures