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Computational microstructure characterization and reconstruction for stochastic multiscale material design

机译：随机多尺度材料设计的计算微观结构表征和重建

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There are two critical components of connecting material and structural design in a multiscale design process: (1) relate material processing parameters to the microstructure that arises after processing, and (2) stochastically characterize and subsequently reconstruct the microstructure to enable automation of material design that scales upward to the structural domain. This work proposes a data-driven framework to address both the above components for two-phase materials (composites with two materials mixed together, each having distinct material properties) and presents the algorithmic backbone to such a framework. In line with the two components above, a set of numerical algorithms is presented for characterization and reconstruction of two-phase materials from microscopic images: these include grayscale image binarization, point-correlation and cluster-correlation characterization, and simulated annealing algorithm for microstructure reconstruction. Another set of algorithms is proposed to connect the material processing parameters with the resulting microstructure by mapping nonlinear, nonphysical regression parameters in microstructure correlation functions to a physically based, simple regression model of key material characteristic parameters. This methodology that relates material design variables to material structure is crucial for stochastic multiscale material design.
机译：在多尺度设计过程中，连接材料和结构设计有两个关键组成部分：（1）将材料加工参数与加工后出现的微观结构相关;（2）随机表征并随后重建微观结构，以实现材料设计的自动化，向上扩展到结构域。这项工作提出了一个数据驱动的框架，以解决上述两相材料的组成部分（两种材料混合在一起的复合物，每种材料具有不同的材料属性），并为该框架提供了算法主干。根据上述两个组件，提出了一套用于从微观图像表征和重建两相材料的数值算法：这些算法包括灰度图像二值化，点相关和聚类相关表征，以及用于微观结构重建的模拟退火算法。提出了另一套算法，通过将微观结构相关函数中的非线性非物理回归参数映射到关键材料特征参数的基于物理的简单回归模型，将材料加工参数与最终的微观结构联系起来。这种将材料设计变量与材料结构相关联的方法论对于随机多尺度材料设计至关重要。

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