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J-GLOBAL ID:202202265345830756   整理番号:22A0590005

予コンパイル機械学習アルゴリズムによる金属ナノ複合材料の動的変態塑性の観察【JST・京大機械翻訳】

Observation of dynamical transformation plasticity in metallic nanocomposites through a precompiled machine-learning algorithm
著者 (7件):
資料名:
巻: 10  号:ページ: 14-20  発行年: 2022年 
JST資料番号: W6001A  ISSN: 2166-3831  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)
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アルミニウム-カーボンナノチューブ複合材料に関するその場TEM測定と組み合わせた機械学習能力は,転位滑動とピン止めの新しい変形配列,静止期間,および最終的に局在化した歪の突然の放出を明らかにした。3つの本質的識別特性,すなわち,ナノメータのスケールにおける空間的に局所化した微小構造欠陥の相関,剪断応力負荷の障壁活性化過程,および秒の時間スケールにおける過渡応答,の相関関係,を操作する塑性変形機構を提案した。結晶性媒体および金属ガラスのような非晶質固体で作用することが知られている塑性キャリアに関する含意を考察した。GRAPHICAL ABSTRACT:ACT STATEMENT:機械学習増強研究は,切断抵抗ナノチューブの存在が,結晶塑性からより非晶質様変形機構,特にアルミニウムで観察される局所化した過渡的歪へのエネルギーバランスを傾けることを明らかにした。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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