Een nieuw machine learning-algoritme voor het verkennen van lichtgewicht, zeer stijve glassamenstellingen kunnen helpen bij het ontwerpen van materialen van de volgende generatie voor efficiëntere voertuigen en windturbines. Glazen kunnen polymeren versterken om composietmaterialen te genereren die dezelfde sterkte hebben als metalen, maar met minder gewicht.

Liang Qi, een professor in materiaalkunde en techniek aan de U-M, beantwoordde vragen over de nieuwe paper van zijn groep in npj Computational Materials .

Wat is elastische stijfheid? Elastiek en glas lijken geen twee woorden die samengaan.

Alle vaste materialen, inclusief glas, hebben een eigenschap die elastische stijfheid wordt genoemd, ook bekend als elasticiteitsmodulus. Het is een maat voor hoeveel kracht per oppervlakte-eenheid nodig is om het materiaal te laten buigen of uitrekken. Als die verandering elastisch is, het materiaal kan zijn oorspronkelijke vorm en grootte volledig herstellen zodra u de kracht stopt.

Waarom willen we een lichte en zeer stijve bril?

Elastische stijfheid is van cruciaal belang voor alle materialen in structurele toepassingen. Hogere stijfheid betekent dat u dezelfde krachtbelasting kunt aanhouden met een dunner materiaal. Bijvoorbeeld, het structurele glas in autoruiten, en in aanraakschermen op smartphones en andere schermen, kan dunner en lichter worden gemaakt als de glazen stijver zijn. Glasvezelcomposieten zijn veelgebruikte lichtgewicht materialen voor auto's, vrachtwagens en windturbines, en we kunnen deze onderdelen nog lichter maken.

Lichtere voertuigen kunnen verder gaan op een liter benzine - zes tot acht procent verder voor een gewichtsbesparing van tien procent, volgens het Amerikaanse Office of Energy Efficiency and Renewable Energy. Gewichtsbesparing kan ook de actieradius van elektrische voertuigen aanzienlijk vergroten.

Aansteker, stijver glas kan windturbinebladen in staat stellen om windenergie efficiënter om te zetten in elektriciteit, omdat er minder windenergie wordt "verspild" om de bladen te laten draaien. Het kan ook langere windturbinebladen mogelijk maken, die bij dezelfde windsnelheid meer elektriciteit kunnen opwekken.

Wat zijn de uitdagingen bij het ontwerpen van een lichte maar veerkrachtige bril?

Omdat glazen amorfe of ongeordende materialen zijn, het is moeilijk om hun atomaire structuren en de bijbehorende fysische/chemische eigenschappen te voorspellen. We gebruiken computersimulaties om de studie van brillen te versnellen, maar ze vergen zoveel rekentijd dat het onmogelijk is om elke mogelijke glassamenstelling te onderzoeken.

Het andere probleem is dat we niet genoeg gegevens over glassamenstellingen hebben om machine learning effectief te laten zijn in het voorspellen van glaseigenschappen voor nieuwe glassamenstellingen. Machine learning-algoritmen worden gevoed met gegevens, en ze vinden patronen in de data waarmee ze voorspellingen kunnen doen. Maar zonder voldoende van de juiste trainingsgegevens, hun voorspellingen zijn niet betrouwbaar - net zoals een politieke peiling in Ohio de verkiezingen in Michigan niet kan voorspellen.

Hoe heb je deze barrières overwonnen?

Eerst, we gebruikten bestaande computersimulaties met hoge doorvoer om gegevens te genereren over de dichtheden en elastische stijfheid van verschillende glazen. Tweede, we hebben het machine learning-model ontwikkeld dat meer geschikt is voor een kleine hoeveelheid gegevens, omdat we nog steeds niet veel gegevens hadden volgens de normen voor machine learning. We hebben het zo ontworpen dat het belangrijkste waar het op let de kracht van de interactie tussen atomen is. In essentie, we gebruikten natuurkunde om hints te geven over wat belangrijk was in de gegevens, en dat verbetert de kwaliteit van zijn voorspellingen voor nieuwe composities.

Wat kan uw model?

Terwijl we ons machine learning-model trainden met glazen gemaakt van siliciumdioxide en een of twee andere additieven, we ontdekten dat het de lichtheid en elastische stijfheid van complexere glazen nauwkeurig kon voorspellen, met meer dan tien verschillende componenten. Het kan tot 100 screenen, 000 verschillende composities tegelijk.

Wat zijn de volgende stappen?

Lichtheid en elastische stijfheid zijn slechts twee eigenschappen die belangrijk zijn bij het ontwerpen van glazen. We moeten ook hun kracht kennen, taaiheid, en hun smelttemperaturen. Door onze gegevens en methoden openlijk te delen, we hopen de ontwikkeling van nieuwe modellen in de glasonderzoeksgemeenschap te inspireren.