Machine learning-based prediction and inverse design of 2D metamaterial structures with tunable deformation-dependent Poisson's ratio

泊松分布 泊松比 反向 超材料 材料科学 纵横比(航空) 计算机科学 拓扑(电路) 统计物理学 数学优化 算法 数学 几何学 物理 复合材料 统计 光电子学 组合数学
作者
Jie Tian,Keke Tang,Xianyan Chen,Xianqiao Wang
出处
期刊:Nanoscale [The Royal Society of Chemistry]
卷期号:14 (35): 12677-12691 被引量:48
标识
DOI:10.1039/d2nr02509d
摘要

An integrated approach including MD simulation and ML algorithm is formulated to predict the dynamic features of Poisson's ratio and offer inverse design of a metamaterial structure upon a target quasi-continuous Poisson's ratio-deformation curve.
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