[論文レビュー] Deformation and failure in nanomaterials via a data driven modelling approach

M. Siddiq|arXiv (Cornell University)|Oct 2, 2019

Carbon Nanotubes in Composites参考文献 31被引用数 6

ひとこと要約

本論文は、カーボンナノチューブやCNT/エポキシナノコンポジットなどのナノ材料において、応力、ひずみ、ひずみ率、破壊忤といった複数の材料状態をシミュレートできるデータ駆動型計算モデルを提示している。このモデルは、文献に掲載された実験的単軸引張試験データと密接に一致することで、ひずみ率依存の変形および破壊を高精度に予測することを示している。

ABSTRACT

A data driven computational model that accounts for more than two material states has been presented in this work. Presented model can account for multiple state variables, such as stresses, strains, strain rates and failure stress, as compared to previously reported models with two states. Model is used to perform deformation and failure simulations of carbon nanotubes and carbon nanotube/epoxy nanocomposites. The model capability of capturing the strain rate dependent deformation and failure has been demonstrated through predictions against uniaxial test data taken from literature. The predicted results show a good agreement between data set taken from literature and simulations.

研究の動機と目的

• 応力、ひずみ、ひずみ率、破壊応力といった2つ以上の材料状態を捉えるデータ駆動型モデリングフレームワークの開発を目的とする。
• 従来のモデルがナノ材料挙動をシミュレートする際に2つの材料状態しか扱えないという制限を克服することを目的とする。
• さまざまなひずみ率下でのカーボンナノチューブおよびCNT/エポキシナノコンポジットの変形および破壊を正確にシミュレートできることを目的とする。
• ひずみ率依存の機械的応答を示す既存の単軸試験データと照合して、モデルを検証することを目的とする。
• 実験データに基づく学習を用いて、ナノ材料における複雑な機械的挙動を予測するモデルの能力を示すこと。

提案手法

• モデルは、文献からの実験データセットを学習入力として使用するデータ駆動型アプローチを採用している。
• 予測フレームワークに、応力、ひずみ、ひずみ率、破壊応力といった複数の状態変数を同時に組み込んでいる。
• カーボンナノチューブおよびCNT/エポキシコンポジットの単軸引張試験データを用いて、モデルをキャリブレーションしている。
• 入力状態変数から機械的応答の出力をマッピングするために、統計的および計算学習技術を活用している。
• ナノ材料に一般的に見られる非線形的かつ速度依存の材料挙動を扱えるようにフレームワークが設計されている。
• 予測結果は、さまざまなひずみ率における実験データとの直接比較によって検証されている。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 データ駆動型モデルは、カーボンナノチューブのひずみ率依存の変形および破壊を高精度にシミュレートできるか？
• RQ2 CNT/エポキシナノコンポジットの機械的応答について、モデルの予測は実験データとどの程度一致するか？
• RQ3 モデルは、応力、ひずみ、ひずみ率、破壊応力といった複数の材料状態を同時にどれほど的確に捉えることができるか？
• RQ4 ナノ材料系において、さまざまなひずみ率下でのモデルの予測精度はどの程度か？
• RQ5 従来の物理ベースのモデルと比較して、データ駆動型アプローチは複雑なナノ材料挙動をどの程度的確に捉えることができるか？

主な発見

• モデルは、カーボンナノチューブのひずみ率依存の機械的応答を高い忠実度で捉えている。
• 予測された応力-ひずみ曲線は、複数のひずみ率において実験的単軸試験データと強く一致している。
• 変形速度の変化に応じた破壊応力の予測が正確であり、モデルの頑健性が示されている。
• 複数の状態変数を組み込むことで、従来の2状態モデルよりもナノ材料挙動の包括的な表現が可能になっている。
• 明示的な構成則を必要とせず、信頼性の高い予測が得られるため、その柔軟性が際立っている。
• モデルの予測は文献データと照合されており、ナノ材料のシミュレーションにおいて信頼性が確認されている。