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A physics informed bayesian optimization approach for material design: application to NiTi shape memory alloys

npj Computational Materials 2023年第1期9卷 85-95页

作者： Danial Khatamsaz raymond neuberger Arunabha M.Roy Sina Hossein Zadeh Richard Otis Raymundo Arróyave Materials Science and Engineering Department Texas A&M UniversityCollege StationTX 77843USA Engineering and Science Directorate Jet Propulsion LaboratoryCalifornia Institute of TechnologyPasadenaCA 91109USA Mechanical Engineering Department Texas A&M UniversityCollege StationTX 77843USA Department of Industrial&Systems Engineering Texas A&M UniversityCollege StationTX 77843USA

The design of materials and identification of optimal processing parameters constitute a complex and challenging task,necessitating efficient utilization of available data.Bayesian Optimization(BO)has gained popularity in materials design due to its ability to work with minimal data.However,many BO-based frameworks predominantly rely on statistical information,in the form of input-output data,and assume black-box objective functions.In practice,designers often possess knowledge of the underlying physical laws governing a material system,rendering the objective function not entirely black-box,as some information is partially observable.In this study,we propose a physics-informed BO approach that integrates physics-infused kernels to effectively leverage both statistical and physical information in the decision-making process.We demonstrate that this method significantly improves decision-making efficiency and enables more data-efficient BO.The applicability of this approach is showcased through the design of NiTi shape memory alloys,where the optimal processing parameters are identified to maximize the transformation temperature.

关键词： alloys shape approach

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