检索结果-南通市图书馆

Predicting carbon nanotube forest attributes and mechanical properties using simulated images and deep learning

npj Computational Materials 2021年第1期7卷 1214-1224页

作者： Taher Hajilounezhad Rina Bao kannappan palaniappan Filiz Bunyak Prasad Calyam Matthew R.Maschmann Mechanical&Aerospace Engineering University of MissouriColumbiaMOUSA Electrical Engineering and Computer Science University of MissouriColumbiaMOUSA

Understanding and controlling the self-assembly of vertically oriented carbon nanotube(CNT)forests is essential for realizing their potential in myriad *** governing process–structure–property mechanisms are poorly understood,and the processing parameter space is far too vast to exhaustively explore *** overcome these limitations by using a physics-based simulation as a high-throughput virtual laboratory and image-based machine learning to relate CNT forest synthesis attributes to their mechanical *** CNTNet,our image-based deep learning classifier module trained with synthetic imagery,combinations of CNT diameter,density,and population growth rate classes were labeled with an accuracy of>91%.The CNTNet regression module predicted CNT forest stiffness and buckling load properties with a lower root-mean-square error than that of a regression predictor based on CNT physical *** results demonstrate that image-based machine learning trained using only simulated imagery can distinguish subtle CNT forest morphological features to predict physical material properties with high *** paves the way to incorporate scanning electron microscope imagery for high-throughput material discovery.

关键词： carbon properties overcome

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