深度学习以评估机械性能

测试原料某些机器机能的尺度要领是尖刺它们。这种“压痕技能”可以按照原料的穿透深度，提供有关原料怎样相应该点的力的具体怀抱。

跟着已往二十年来纳米技能的前进，压痕力的丈量判别率可以到达十亿分之一牛顿的量级(该力的巨细近似便是您握持中型苹果时所感觉到的力)，尖端的穿透深度可以捕捉到小至纳米的判别率，即人发直径的约1/10万。此类仪器化的纳米压痕器材为探测包罗金属和合金，塑料，陶瓷和半导体在内的多种原料的物理性子提供了新的机遇。
 

可是，固然包罗纳米压痕在内的压痕技能可以很好地丈量某些机能，但它们在探测原料的塑性时会表现出较大的偏差，譬喻，假如您将拇指按入一块愚笨的腻子并分开，则会产生永世变形。凹痕，或用手指永世弯曲曲别针时。这种测试在各类家产应用中都很是重要，包罗金属布局的通例和数字制造(3-D打印)，工程零件的原料质量担保以及机能和本钱的优化。可是，传统的压痕测试和提取要害特征的现有要领也许很是禁绝确。

此刻，由来自麻省理工学院，布朗大学和新加坡南洋理工大学(NTU)的研究职员构成的国际研究团队开拓了一种新的说明技能，该技能可以进步用仪器压痕对金属原料的机器机能的预计，最多可进步20倍。比现有要领具有更高的精确性。他们的发明本日在《美国国度科学院院刊》长举办了描写，该论文将压痕尝试与行使最新的呆板进修器材对证料举办的计较建模相团结。

团队成员包罗麻省理工学院首席研究员，配相助者，资深作者Ming Dao，以及新加坡南洋理工大学总裁兼精巧大学传授MIT Vannevar Bush名望传授Subra Suresh。他们的合著者是布朗大学的博士生Lu Lu和George Em Karniadakis传授，以及新加坡南大的研究员Punit Kumar和Upadrasta Ramamurty传授。

道说：“压痕是测试机器机能的一种很是好的要领，”尤其是在只有少量样品可用于测试的环境下。他说：“当您实行开拓新原料时，凡是数目很少，您可以行使压痕或纳米压痕来测试很是少量的原料。”

这样的测试对付弹性特征也许长短常精确的，也就是说，在戳戳后原料会弹回其原始外形。可是，当施加的力高出原料的“屈服强度”(戳戳在外貌上留下耐久陈迹的点)时，这称为塑性变形，而传统的压痕测试精度将大大低落。道说：“现实上，没有普及行使的要领可以在这种环境下发生靠得住的信息。”

（编辑：湖南网）

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