蠕变固体的周期性训练
软凝聚态物质
2022-06-01 v1 无序系统与神经网络
摘要
我们考虑无序固体，其中微观单元可响应其所受应力而发生塑性变形。我们表明，通过对系统施加周期性驱动，可利用这种塑性来训练出期望的弹性性质，既包括全局模量，也包括局域的“变构”相互作用。周期性驱动可在能量景观中的一条路径上将施加的“源”应变与目标应变耦合起来。这种耦合使得即便在深入非线性区域的大应变下也能控制系统响应，而仅通过设计在此区域往往难以实现控制。
引用
@article{arxiv.1909.03528,
title = {Periodic training of creeping solids},
author = {Daniel Hexner and Andrea J. Liu and Sidney R. Nagel},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.03528},
year = {2022}
}