Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Discovering chiral auxetic structures with near-zero Poisson's ratio using an active learning strategy

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21260%2F24%3A00379362" target="_blank" >RIV/68407700:21260/24:00379362 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.1016/j.matdes.2024.113133" target="_blank" >https://doi.org/10.1016/j.matdes.2024.113133</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.matdes.2024.113133" target="_blank" >10.1016/j.matdes.2024.113133</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Discovering chiral auxetic structures with near-zero Poisson's ratio using an active learning strategy

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In this paper, a set of hexachiral auxetic structural designs with near zero Poisson's ratio (ZPR) characteristics is discovered via the combination of machine learning and experimentally validated finite element simulation. An active learning-enhanced Gaussian process model is utilized to generate multiple designs with near-ZPR properties and discover the boundary of the positive and negative Poisson's ratio. The results show that active learning successfully constructs a probabilistic estimation of the ZPR boundary. A comprehensive analysis of the identified ZPR contour is performed to extract crucial design insights. The findings indicate that the near-ZPR characteristic can be attained through various combinations of geometric parameters. This offers users the flexibility to select the configuration that best aligns with their specific requirements. Additionally, an investigation of the various ZPR configurations that have been discovered is carried out to understand the mechanism that yields near-ZPR property. One discovered near-ZPR design was subsequently fabricated using 3D printing for validation purposes. The experimental outcomes demonstrated a good agreement with the numerical predictions, underscoring the effectiveness of the active learning strategy in uncovering designs that closely approach ZPR conditions.

  • Název v anglickém jazyce

    Discovering chiral auxetic structures with near-zero Poisson's ratio using an active learning strategy

  • Popis výsledku anglicky

    In this paper, a set of hexachiral auxetic structural designs with near zero Poisson's ratio (ZPR) characteristics is discovered via the combination of machine learning and experimentally validated finite element simulation. An active learning-enhanced Gaussian process model is utilized to generate multiple designs with near-ZPR properties and discover the boundary of the positive and negative Poisson's ratio. The results show that active learning successfully constructs a probabilistic estimation of the ZPR boundary. A comprehensive analysis of the identified ZPR contour is performed to extract crucial design insights. The findings indicate that the near-ZPR characteristic can be attained through various combinations of geometric parameters. This offers users the flexibility to select the configuration that best aligns with their specific requirements. Additionally, an investigation of the various ZPR configurations that have been discovered is carried out to understand the mechanism that yields near-ZPR property. One discovered near-ZPR design was subsequently fabricated using 3D printing for validation purposes. The experimental outcomes demonstrated a good agreement with the numerical predictions, underscoring the effectiveness of the active learning strategy in uncovering designs that closely approach ZPR conditions.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20501 - Materials engineering

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GM22-18033M" target="_blank" >GM22-18033M: Dynamika rázů s využitím rychlé rentgenové radiografie a zábleskového rentgenového zdroje</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2024

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Materials & Design

  • ISSN

    0264-1275

  • e-ISSN

    1873-4197

  • Svazek periodika

    244

  • Číslo periodika v rámci svazku

    08

  • Stát vydavatele periodika

    GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska

  • Počet stran výsledku

    13

  • Strana od-do

    1-13

  • Kód UT WoS článku

    001331575200001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85198014340