Predicting Mechanical Properties of Carbon Nanotube (CNT) Images Using Multi-Layer Synthetic Finite Element Model Simulations

碳纳米管 人工智能 人工神经网络 计算机科学 管道(软件) 材料科学 深度学习 有限元法 特征(语言学) 刚度 模式识别(心理学) 纳米技术 结构工程 工程类 复合材料 语言学 哲学 程序设计语言
作者
Kaveh Safavigerdini,Koundinya Nouduri,Ramakrishna Surya,Andrew Reinhard,Zach Quinlan,Filiz Bunyak,Matthew R. Maschmann,Kannappan Palaniappan
标识
DOI:10.1109/icip49359.2023.10222020
摘要

We present a pipeline for predicting mechanical properties of vertically-oriented carbon nanotube (CNT) forest images using a deep learning model for artificial intelligence (AI)-based materials discovery. Our approach incorporates an innovative data augmentation technique that involves the use of multi-layer synthetic (MLS) or quasi-2.5D images which are generated by blending 2D synthetic images. The MLS images more closely resemble 3D synthetic and real scanning electron microscopy (SEM) images of CNTs but without the computational cost of performing expensive 3D simulations or experiments. Mechanical properties such as stiffness and buckling load for the MLS images are estimated using a physics-based model. The proposed deep learning architecture, CNTNeXt, builds upon our previous CNTNet neural network, using a ResNeXt feature representation followed by random forest regression estimator. Our machine learning approach for predicting CNT physical properties by utilizing a blended set of synthetic images is expected to outperform single synthetic image-based learning when it comes to predicting mechanical properties of real scanning electron microscopy images. This has the potential to accelerate understanding and control of CNT forest self-assembly for diverse applications.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
菲菲发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
2秒前
shinn发布了新的文献求助10
2秒前
赘婿应助鱼腩采纳,获得10
3秒前
xxxx发布了新的文献求助10
5秒前
小杰发布了新的文献求助10
5秒前
7秒前
鳗鱼思天发布了新的文献求助10
7秒前
Robby应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
Robby应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
英俊的铭应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
yar应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
我是老大应助科研通管家采纳,获得50
8秒前
3237924531完成签到,获得积分10
8秒前
yar应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
天天快乐应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
FashionBoy应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
8秒前
yar应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
李健应助科研通管家采纳,获得20
9秒前
yar应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
9秒前
CodeCraft应助科研通管家采纳,获得30
9秒前
9秒前
9秒前
9秒前
无恙发布了新的文献求助10
9秒前
爆米花应助曼曼采纳,获得10
10秒前
13秒前
橙子发布了新的文献求助10
14秒前
usee完成签到,获得积分10
14秒前
14秒前
water应助行者采纳,获得10
15秒前
楼楼楼发布了新的文献求助30
15秒前
16秒前
16秒前
16秒前
17秒前
柠檬水加冰应助啦啦咔嘞采纳,获得10
18秒前
高分求助中
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
Effective Learning and Mental Wellbeing 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3975375
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3519700
关于积分的说明 11199305
捐赠科研通 3256034
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798049
邀请新用户注册赠送积分活动 877386
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806305