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J-GLOBAL ID：202202261841019975   整理番号：22A0434521

高分子マトリックス複合材料中のナノ粒子を位置決めするためのデータ科学の利用【JST・京大機械翻訳】

Using data science to locate nanoparticles in a polymer matrix composite

著者 (8件)： Thiem Jonathan (Department of Mechanical Engineering, University of Washington, Seattle, WA, 98195, USA) ,  Cole Daniel P. (CCDC US Army Research Laboratory, Aberdeen Proving Ground, MD, USA) ,  Dubey Utkarsh (College of Computing, Georgia Institute of Technology, North Ave NW, Atlanta, GA, 30332, USA) ,  Srivastava Ashutosh (Ansys Inc, San Jose, 95134, USA) ,  Ashraf Chowdhury (Chemical Engineering, University of Washington, Seattle, WA, 98195, USA) ,  Henry Todd C. (CCDC US Army Research Laboratory, Aberdeen Proving Ground, MD, USA) ,  Bakis Charles E. (Engineering Sciences and Mechanics, Pennsylvania State University, University Park, PA, 16802, USA) ,  Vashisth Aniruddh (Department of Mechanical Engineering, University of Washington, Seattle, WA, 98195, USA)
資料名： Composites Science and Technology  (Composites Science and Technology)
巻： 218  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0433A  ISSN： 0266-3538  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： エポキシのような構造ポリマーは,靭性と熱機械的特性を増加させるために,ナノサイズ強化粒子で一般的に強化されている。定性的測定は,スクラッチまたは研磨したナノ複合材料表面の粒子分布を調べることができるが,可視表面に比べて粒子の三次元位置を定量化することは困難である。本研究では,原子間力顕微鏡(AFM),データ科学,および連続体微視力学から得られた実験データを組み合わせる方法を開発して,研磨表面に対して142nm直径のナノシリカ(NS)粒子の3D位置を発見した。有限要素解析を用いて,高分子表面に対するNS粒子位置の関数として,弾性率値の訓練セットを開発した。次に,Bayes最適化を用いて,シミュレーションおよび実験弾性率(AFM)輪郭の間の誤差を最小化することによって,粒子位置を決定した。このアルゴリズムは,合成的に生成されたAFMデータにおいて,実際の既知の位置の3nm以内の粒子位置を一貫して予測することができる。実験的なAFMデータにアルゴリズムを実装し,実験弾性率輪郭に存在する重要な特徴を部分的に再現する模擬係数輪郭を作成した。この方法は,3D空間での球状粒子分布をマッピングするための強力なツールを提供し,樹脂化学変化,表面官能性,加工条件,およびナノ充填剤粒子特性から生じるより良い処理-構造-特性理解を可能にした。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  重合体 ,  弾性係数 ,  化学反応 ,  靱性 ,  *高分子 ,  三次元 ,  微視力学 ,  *ナノ粒子
準シソーラス用語： 有限要素解析 ,  ナノフィラー ,  スクラッチ ,  シリカナノ粒子 ,  粒子分布 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： データ科学 ,  Bayes最適化 ,  原子間力顕微鏡(AFM) ,  ナノ複合材料 ,  材料モデリング

分類 (2件)： ゴム・プラスチック材料  (HC04030W) ,  充填剤,補強材  (YH05030J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 高分子マトリックス ,  複合材料 ,  ナノ粒子 ,  科学