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“庆祝建校四十年”系列学术活动之三元名家论坛:利用模拟和机器学习技术快速预测纳米材料的材料性能
作者:     供图:     供图:     日期:2024-06-13     来源:    

讲座主题:利用模拟和机器学习技术快速预测纳米材料的材料性能

专家姓名:杨圣枫

工作单位:普渡大学

讲座时间:2024年06月14日15:00-16:00

讲座地点:核学院317会议室

主办单位:tyc1286太阳集团核装备与核工程学院

内容摘要:

由于纳米材料具有复杂的微观结构,预测其在各种条件下的行为是一项重大挑战。虽然高精度模拟技术(例如分子动力学模拟)很有效,但它们在计算上也要求很高。机器学习模型为快速探索设计空间开辟了新途径。在这项工作中,我们开发了一个基于条件生成对抗网络的深度学习框架,以预测纳米晶体材料在机械载荷下晶界网络的演变,同时结合形态和原子细节。我们对纳米晶体钨进行了分子动力学模拟,并使用生成的模拟数据来训练我们的生成对抗网络的深度学习模型。此外,我们将不确定性量化集成到深度学习模型中去预测纳米复合材料的机械性能,特别是考虑到它们的形态和成分。我们的机器学习模型基于模拟数据集进行训练,提供了一种计算成本较低的替代方案,有助于快速探索设计空间并做出更可靠的预测。

主讲人介绍:

杨圣枫博士是普渡大学印第安纳波利斯校区机械工程系助理教授。在加入普渡大学之前,他是加州大学圣地亚哥分校的博士后研究员。他于2014年获得佛罗里达大学机械工程博士学位。在此之前,他在华中科技大学获得了工程力学学士学位和固体力学硕士学位。他的研究兴趣包括计算力学、多尺度多物理建模和机器学习,特别关注材料的热机械和动力学特性,包括金属合金、陶瓷、能量转换和电池材料。