利用蒸发制冷激发与逆物理信息神经网络表征受冲击复合材料的导热系数
应用物理
2025-09-16 v1
摘要
使用脉冲方法测量受冲击复合材料的导热系数是一个受样品厚度、冷却时间和激发能量等多种因素影响的反问题。在本研究中，我们引入了一种新型激发方法——蒸发制冷（evaporative cryocooling），用于测量待测样品的导热系数。与传统激发方式相比，蒸发制冷激发具有紧凑、便携和低成本的特点。然而，由于其激发持续时间较长，蒸发制冷不能被视为脉冲方法。一般来说，基于非脉冲激发在脉冲持续时间量级的时间尺度上测量导热系数是困难的，这通常是由于脉冲形状和宽度不明确以及随后可能复杂的热响应可能受到扩散展宽的影响。为应对这一挑战，本工作中引入了逆物理信息神经网络（IPINNs），并与蒸发制冷方法相结合。Parker 方法与光热方法结合用作参考。为提高 IPINNs 和 Parker 方法的准确性，采用太赫兹时域光谱（THz-TDS）测量受冲击复合材料的厚度。模拟和实验结果证明了基于 IPINN 方法的可行性和准确性。
引用
@article{arxiv.2509.10898,
title = {Thermal diffusivity characterization of impacted composites using evaporative cryocooling excitation and inverse physics-informed neural networks},
author = {Pengfei Zhu and Hai Zhang and Stefano Sfarra and Fabrizio Sarasini and Rubén Usamentiaga and Gunther Steenackers and Clemente Ibarra-Castanedo and Xavier Maldague},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.10898},
year = {2025}
}