哈佛大学锁志刚教授西安交大卢同庆教授斯坦福大学lanchet教授《atter》高通量实验设计用于预测材料小概率断裂中国聚合物网科研成果

预测材料的断裂对工程应用十分重要。对于给定的材料,断裂的条件例如断裂应力、断裂应变,通常在不同试样间分布很广,其中小概率断裂的条件与断裂的平均值往往偏离很大。然而小概率断裂的条件对工程师进行结构设计意义重大。为了观测小概率断裂,工程师必须在相同条件下测试大量的试样,非常耗时。一个可能的解决方案是进行高通量实验。高通量实验已较为广泛的应用于化学、热、电和生物性能的测量,但目前很少用于材料力学性能的测量。因此,西安交通大学卢同庆教授与哈佛大学锁志刚教授、斯坦福大学Jose Blanchet教授合作,共同开发了一种用于预测材料小概率断裂的高通量实验。在设计的高通量实验中,研究者在相同环境下打印制备了1000个试样,将他们拉伸到相同的拉伸比,通过处理实验录像自动识别每个试样的断裂。高通量实验产生的大量断裂数据使得运用数学中的极值概率理论分析成为可能。

1. 高通量实验设计及图像处理识别断裂

他们开发了一个高通量实验来研究小概率材料断裂与疲劳(图1)。他们在相同的条件下打印了1000个哑铃型试样。设计了一种单自由度的运动机构,使所有的试样在同一时间发生相同的变形。对于数量如此之多的试样,用人眼来识别单个试样的断裂是不现实的。他们记录了每次实验的视频,并编写了处理视频的软件,以识别每个试样的断裂。

实验装置包括一个运动机构、一个带控制盒的电动位移台、一个摄像机和一台计算机(图1b)。运动机构由连接六块铝板的菱形支架组成。通过氰基丙烯酸酯胶水,每块铝板与一个打印的矩形连接部分粘接。运动机构的两端固定在电动位移台的两个刚性夹具上,由控制箱提供动力并进行控制。连杆与铝板通过螺钉、螺母、轴承连接。拉伸时,试样沿拉伸方向伸长,铝板沿拉伸方向进行刚体平移,连杆绕铰链转动。该运动机构与两个单自由度的夹具一起运动,同时将所有1000个试样拉伸至同一拉伸比。在实验中,他们通过摄像机记录所有1000根试样的拉伸过程,然后将每幅图像处理成一个灰度矩阵来进行试样断裂的图形后处理。

图1 实验方法。(a)示意图。单自由度运动机构同时将大量试样拉向同一拉伸比,摄像机记录实验过程。(b)实验装置的照片。

2. 单调拉伸下的断裂及极值理论分析

他们首先对1000个试样进行了单调拉伸测试。用三个照片展示1000个试样在单轴拉伸下的断裂。在未拉伸的状态下,这1000个试样没有断裂(图2a)。在拉伸比为1.8时,34个试样破裂(图2b)。在拉伸比为2.2时,947个试样破裂(图2c)。

图2 1000个试样在单轴拉伸下的断裂。

这个实验重复了四次。他们将四次实验的数据进行汇总。对于给定拉伸比λ, 设 F 为断裂试样数量除以试样总数(4000)。 他们绘制累积分布函数F(λ),每个断裂的试样对应F - λ平面内一个数据点(图3a)。根据断裂统计的经验,他们用三参数Weibull分布来拟合:

其中 α,β与γ为分布,尺度与形状参数。通过最大似然估计法拟合三个参数,并对于任一给定的累计概率函数计算95%置信区间。高度可信的拟合结果要求大多数数据落在95%置信区间内,准确的拟合结果要求95%置信区间很窄。实验测得的累积分布函数在全数据范围内近似服从Weibull分布(图3a)。计算得到的95%置信区间虽然窄,但是许多数据点落在置信区间外,Weibull分布不能很好地拟合全体实验数据。

他们采用Peak-over-threshold方法来获得准确可靠的小概率断裂预测。采用Peak-over-threshold方法后,4000个试样中只有率先断裂的255个试样用于Weibull分布拟合。使用这个方法后,所有数据点均落在95%置信区间里(图3c)。例如,他们定义一个小概率事件 F(λ)= 0.1%, 对应于4000个试样中先断裂的4个试样。对于“0.1%断裂”的小概率事件,测得的断裂拉伸比为 λ= 1.7111,Weibull拟合结果为  λ= 1.7166,95%置信区间为1.7056 < λ < 1.7288。在95 %的高置信度下,拉伸比拟合区间很窄,该预测精度能够满足大多数应用。通过Peak-over-threshold 方法,Weibull分布能够预测小概率断裂。

图3 单轴拉伸下的断裂概率。

3. 循环拉伸下的断裂及极值理论分析

图4 试样在循环拉伸下的断裂。

图5 循环拉伸下的断裂概率。

4. 小结

他们发展了一种能够同时对大量试样进行断裂/疲劳测试的高通量实验装置来研究小概率断裂。每一次实验,他们在相同的条件下打印1000个试样,拉伸到相同的拉伸比,通过图像处理实验视频,自动识别单个试样的断裂。在单调荷载下,记录每个试样的断裂拉伸比;在循环荷载下,记录每个试样断裂循环次数。利用Weibull分布和Peak-over-threshold方法研究了小概率断裂。研究表明,预测小概率事件需要大量的数据,而高通量实验使得对小概率事件的预测具有较高的准确性和可信度。

这一研究工作最近发表在Matter。论文的第一作者为西安交通大学博士研究生周一帆和斯坦福大学博士研究生张旭辉,西安交通大学卢同庆教授,美国两院院士、哈佛大学锁志刚教授和斯坦福大学Jose Blanchet教授为共同通讯作者。论文第一单位为西安交通大学机械结构强度与振动国家实验室软机器实验室。

原文链接:

Zhou et al. High-throughput experiments for rare-event rupture of materials. Matter. 2022.

黄教授

半导体新材料制备与应用技术

[院校]

徐教授

精细化学品制备及应用技术

[院校]

介教授

半导体新材料制备与应用技术

[院校]

李教授

纳米及粉末冶金新材料制备技术

[院校]

施老师

[院校]

张教授

系统仿真与自动化技术

[院校]

童教授

其他

[院校]

骆教授

计算机及终端设计与制造技术

[院校]

梅教授

通信网络技术

[院校]

基于科技人才大数据,运用人工智能、知识图谱、数据模型、深度关联关系挖掘等技术,从外到内、由浅入深绘制智慧人才画像,勾勒科技人才的科研特征、技能特征、驱动力因素等,更精准地实现高层次人才的补给。

[政府园区]

集聚科技金融产品、机构、政策等一站式服务助力中小企业发展融资,推动科技金融转型升级

[政府园区]

从技术成熟度、创新度、先进度、效益、研发团队等多维度构建科技成果评价体系,并将评价指标及权重计算方法通过评价系统,以报告的形式评价成果、项目技术可行性,为供、需、中介、平台各方提供各个场景的参考服务。

[政府园区]

促进高校、科研院所等的科技成果、技术能力向产业、企业进行转移转化与应用服务对象:高等学校、科研院所、大型企业

[高校院所]

帮助企业精准、高效、专业地对接目标城市、产业园区,获取有竞争力的产业集群资源、产业政策保障,结合科易网既有的技术转移侧资源及服务优势,让企业透过“走出去”,进行机构外设爬坡越坎,获得更好的市场竞争力。

[企业服务]

随着市场竞争的加剧,企业间竞争需要越来越聚焦于技术创新。越是能够正视技术短板,快速、高效地解决技术难题,提升技术能力并藉此形成技术优势的企业,更可能在市场竞争中构建更宽阔的技术护城河。

THE END
0.石膏板断裂荷载持续加压检测石膏板断裂荷载持续加压检测摘要:石膏板断裂荷载持续加压检测评估材料在静态加载下的抗断裂性能,关键要点包括最大荷载测量、变形量监控、加载速率控制及断裂点识别。检测过程遵循标准规范识别。检测过程遵循标准规范,确保数据精度和试样制备一致性,适用于建筑安全评估。 因业务调整,部分个人测试暂不接受委托,望见谅。 申请jvzquC41yy}/dsxvguz/exr1hyrz1zy175;687mvon
1.跟腱断裂的原因与症状:如何识别并及时处理它在行走、奔跑和跳跃等活动中发挥着至关重要的作用。然而,跟腱也是一种容易受伤的结构,跟腱断裂是一种相对常见的损伤,可导致患者疼痛、功能障碍以及生活质量下降。本文将探讨跟腱断裂的原因、症状、识别方法以及及时处理的重要性,以帮助读者更好地了解这一医学问题。jvzquC41yy}/jwyx0v|0pn|u12529<8893?52>7376;859
2.怎样才能识别右手肱骨钢板断裂但是非常时期,可参考以下方法识别(仅供参考,最终结果必需X光片) 1.一般是原来骨折部位不痛的现在突然疼痛 2.发现骨折区变形了或者突然凸出来一块 3.用手可以摸到突出的螺丝钉或以前平整的钢板变为不平整 4.活动时可听到断裂钢板摩擦音 以上情况仅供参考,最终结果需X片检查 昨天我叫我老公锻炼身体,叫他提了十斤的个油壶,里面是装了油的,今天他说手痛。jvzquC41yy}/orfqujuv0wjv1euou~qv1pKm4`vSN|gzfX6270nuou
3.基于高精度DEM数据的活动逆断裂迹线智能化识别方法基于高精度DEM数据的活动逆断裂迹线智能化识别方法,逆断裂陡坎迹线,地貌形态,GIS智能化提取,独山子逆断裂,呼图壁逆断裂段,近些年来随着空间对地观测手段的发展,米级高分辨率卫星影像、厘米-毫米级机载Li Dar扫描数据、无人机影像数据的获取日益便捷,由此jvzquC41ycv/ewpk0pku1uzpygt.3973:7<:4@3jvor
4.张志厚中文主页张志厚,zhangzhihou,西南交通大学教师主页, 川藏铁路沿线活动断裂航空物探识别的关键技术研究张志厚,jvzquC41hcivn}~0uypuw7jfw0io1ƒmcpi€ikqtw1|n`EW4m{zs03;95735dqwygpv5:5?<0jvs
5.断纱检测的知识了解模型训练:使用标注好的训练数据集对深度学习模型进行训练,通过反向传播算法调整模型参数,使模型能够准确识别纱线断裂情况。 4. 检测过程 图像输入:将待检测的纱线图像输入到训练好的深度学习模型中。 特征提取:模型自动提取纱线图像中的特征信息。 断裂识别:模型根据提取的特征信息判断纱线是否发生断裂,并输出检测结果。 jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8}kgaekkwdaejkoi8ftvkimg8igvcomu86625744:8
6.基于地震资料的小断裂检测技术高分辨率地震勘探 时频谱处理技术 微断裂识别方法jvzquC41yy}/ewpk0eun0ls1Ctzjeuj1ELLEVxycn/`HO]7232692980jvs
7.冲击断口形貌检测能谱分析法:通过X射线能谱分析断口表面的元素组成,帮助识别杂质和相分布。 光学显微镜观察法:使用光学显微镜进行宏观断口形貌检查,初步评估断裂类型和区域划分。 三维形貌扫描法:采用非接触式扫描技术重建断口三维轮廓,量化表面粗糙度和几何参数。 X射线衍射法:分析断口区域的晶体结构和残余应力,评估材料变形行为。 jvzquC41yy}/{sxujkj0lto1soucsncpek03?88494ivvq
8.前沿动态为页岩油气储层“原位诊脉”显然,应当使储层越碎越好,这样就可以克服页岩储层渗透率低的缺点,实现页岩气的有效开采。那么,页岩的真实断裂情况到底如何?是否所有页岩储层的断裂情况都一致呢? 3 页岩储层断裂特征及工程识别 一般而言,材料的断裂行为大体可分为两类:脆性断裂和韧性断裂。它们的主要区别为:脆性断裂一旦发生,便会引起整块材料的jvzq<84yyy4jonhj0ci/ew4uekkoen4nz{j0s‚44249228y424922<6a8;678<50jvsm
9.ASTMC1256玻璃断裂表面特征解读与实践指南ASTM C1256 − 93 (2019重新批准)是玻璃断裂表面特征解读的标准实践规范,由ASTM C14玻璃与玻璃产品委员会制定。该标准首次发布于1993年,2019年最新重新批准,体现了玻璃断裂分析领域近30年的技术积累和实践经验。 断裂表面特征分类与识别标准 特征类型形态特征形成机理工程意义 jvzquC41yy}/cwyrgfob0lto1uzbpmftf177:;=47:::/:50jvsm
10.冲击断口分析断裂形貌特征分析 冲击断口通常呈现三个典型区域: 纤维区(韧性断裂区):呈暗灰色凹凸不平状,存在大量韧窝(材料塑性变形的微观凹坑) 放射区(快速扩展区):可见放射状条纹,条纹汇聚处为裂纹源 剪切唇(Zui终断裂区):与应力方向呈45°的光滑斜面 常见断裂类型识别 韧性断裂:断口呈"杯锥状",有明显颈缩现象(材料局部变jvzquC41o0726?<0eqs0r{tfwez0f=6;23;497mvo
11.医用缝合线断裂强力分析测试机构14.微观结构观察:使用扫描电子显微镜分析断裂面形态,识别裂纹、纤维分离等失效模式,关联宏观强度表现。 15.多轴应力测试:施加多方向载荷,评估缝合线在非单一应力下的断裂强力。测试结果用于优化材料设计与生产工艺。 02 图片 03 检测范围 1.可吸收缝合线:如聚乳酸类材料,在体内逐渐降解,需检测其初始强度与降解过程中jvzquC41yy}/{sxgt0ipo8f1jiiq1;<3884ivvq
12.vivoy52S指纹磕掉了一块,识别不了,有什么方法?4条回答:【推荐答案】应是指纹识别按键坏了,有两种情况1.手机零部件都是靠排线相连接,在手机摔落过程中,将按键的连接线摔断裂,所以指纹识别才失灵的。2.指纹识别按键表面或内部损坏,肉眼看不到,但无法识别指纹。到手机店换个指纹识别器就好了jvzquC41ycv/|xq0eqs/ew4cum5ya:9;657587mvon
13.基于重复地震研究川滇地区主要断裂带的深部变形摘要:发生在同一断层部位上0.5~4.0级的重复地震(也称重复微震)是研究断裂带深部变形的天然(有力)工具.本文系统汇集了川滇地区主要断裂带识别出的76组重复地震研究结果,构建了川滇地区重复地震的时空分布图像和断裂带深部变形时空演化特征,结果表明:丽江-宁蒗断裂带在脆韧转换带约23 km深处的滑动速率为4.3~5.4 mm·jvzquC41jvsm0{mj|0tfv8isyn~c1;543/73/=82:0nuo
14.断口扫描电镜分析检测断口扫描电镜分析是一种利用扫描电子显微镜对材料断裂表面进行高分辨率观察和分析的检测技术。该技术广泛应用于材料失效分析、产品质量控制和科研开发领域,能够提供断口形貌、裂纹扩展和断裂机理等关键信息。检测的重要性在于,它有助于准确识别失效原因,如疲劳断裂、脆性断裂或腐蚀失效,从而为产品设计改进、工艺优化和安全预防提供科学依据,提升产 jvzquC41yy}/{sxujkj0lto1soucsncpek03?96574ivvq
15.车载LiDAR点云中建筑物的自动识别与立面几何重建27 马慧慧;曾春伟;基于机载LiDAR数据的断裂构造识别[J];黑龙江工程学院学报;2016年03期 28 杨晓云;岑敏仪;梁郁;基于光强信息统计量分割LiDAR点云数据[J];西南师范大学学报(自然科学版);2014年12期 29 万剑华;黄荣刚;周行;曾喆;基于曲率统计的LiDAR点云二次滤波方法[J];中国石油大学学报(自然科学版);2013年jvzquC41efse0lsmk0ipo7hp1Cxuklqg1EJNF6626:<.3965377:3?3jvo