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材料測試在各個行業(yè)的產(chǎn)品開發(fā)和制造中至關重要。它確保了產(chǎn)品能夠在其預期應用中承受惡劣的環(huán)境條件。

圖片來源：Gorodenkoff/Shutterstock.com

研究人員和工程師評估了在建筑、橋梁、飛機和其他結構中使用材料的性能，確保其在各種條件下的安全、可靠和高效的性能。

在這方面，人工智能(AI)和機器學習(ML)正在徹底改變傳統(tǒng)的測試方法，傳統(tǒng)方法可能耗時、昂貴，而且往往范圍有限。

材料測試中的人工智能和機器學習

提高人工智能和ML材料測試的準確性

人工智能算法通過處理大量的數(shù)據(jù)集、識別復雜模式和做出精確預測，來提高材料測試的準確性和效率。例如，人工智能分析在測試過程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，包括傳感器測量、圖像和歷史記錄，識別這些數(shù)據(jù)中的模式和相關性。

人工智能模型可以被訓練來預測材料性能，如機械強度、抗疲勞性和腐蝕敏感性，幫助研究人員在不進行廣泛物理測試的情況下優(yōu)化特定應用的材料選擇。

同樣，數(shù)據(jù)分析和報告生成等重復性任務可以使用人工智能和ML實現(xiàn)自動化，這使研究人員能夠專注于復雜的問題解決和材料設計，同時顯著減少了時間和成本。

使用人工智能來預測材料的特性和行為

人工智能模型正被用于根據(jù)材料的組成和加工歷史來預測材料的屈服強度、抗拉強度和延展性。

例如，最近的一項研究探索了人工智能來增強評估混凝土抗壓強度的無損檢測(NDT)方法。傳統(tǒng)的NDT方法，如回彈錘(RH)和超聲波脈沖速度(UPV)測試，產(chǎn)生的結果往往不如破壞性檢測準確。

該研究應用人工智能模型，包括自適應神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)(ANFIS)、支持向量機(SVM)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANNs)，來更精確地預測具體強度。通過分析來自98個現(xiàn)場混凝土樣本的數(shù)據(jù)，人工智能模型比傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法顯著提高了準確性。

ML技術還可以分析來自各種測試方法的數(shù)據(jù)，如拉伸和疲勞測試，預測材料在不同應力條件下的行為，使材料具有針對特定應用的定制性能。

在開發(fā)NDT方法中的機器學習

NDT對于在不造成損壞的情況下評估材料是至關重要的。機器學習算法可以分析由x射線照相和超聲波檢測等NDT方法產(chǎn)生的復雜圖像和信號，比傳統(tǒng)方法具有更高的精度和靈敏度來檢測缺陷。

研究人員正在開發(fā)人工智能系統(tǒng)，用于分析應力測試中的聲波輻射，識別材料中潛在的裂紋或損傷。例如，2019年的一項研究開發(fā)了人工智能系統(tǒng)，用于分析纖維增強復合材料結構的應力測試過程中的聲發(fā)射。他們使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡來增強對這些材料的局部應力暴露和失效的預測。

人工智能系統(tǒng)通過檢測聲波輻射信號來預測失效載荷，這些信號是在裂紋增長等內(nèi)部位移過程中釋放的超聲應力波。這種方法允許準確預測結構的完整性，而不需要進行全面的破壞性檢測，這大大減少了與大規(guī)模結構評估相關的時間和成本。

在2019年的另一項研究中，研究人員探索了機器學習對NDT的應用，即使用低成本的外部傳感器來檢測隱藏的材料損傷。該研究涉及一個多領域的模擬來評估各種ML模型和算法，包括支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡和決策樹。

研究人員通過使用質量-彈簧網(wǎng)絡來模擬被測設備，證明了人工智能系統(tǒng)在預測有噪聲傳感器數(shù)據(jù)的內(nèi)部損傷方面的有效性。

雖然深度學習模型很流行，但他們發(fā)現(xiàn)，更簡單的ML技術，如決策樹和單層感知器，也可以提供可靠且準確的預測，有時更有效。

該研究強調(diào)了將ML與廉價傳感器集成用于實時結構健康監(jiān)測和損傷檢測的潛力。

在材料測試系統(tǒng)中集成人工智能的公司

有幾家公司正在將 AI 和 ML集成到他們的材料測試系統(tǒng)中。例如，油田服務公司貝克休斯公司利用人工智能分析來自井下傳感器的數(shù)據(jù)，優(yōu)化鉆井作業(yè)，并確保油井的完整性。

類似地，Siemens Simcenter Culgi 軟件使用機器學習來分析過去的模擬和真實世界的數(shù)據(jù)，允許工程師快速和準確地預測產(chǎn)品性能。

集成方面的挑戰(zhàn)和解決方案

人工智能和ML在材料測試方面具有巨大的潛力，但也面臨著挑戰(zhàn)。將人工智能與現(xiàn)有的測試框架集成需要進行重大的技術和方法調(diào)整。

訓練有效的人工智能模型需要大量高質量的數(shù)據(jù)，并且確保數(shù)據(jù)的準確性是必要的，因為不準確的數(shù)據(jù)可能會產(chǎn)生錯誤的預測。理解人工智能模型是如何進行預測的也很困難，這需要在人工智能驅動的材料測試中建立信任。

這些挑戰(zhàn)可以通過持續(xù)地研究、標準化的數(shù)據(jù)格式開發(fā)和不同學科之間的協(xié)作來解決。

未來展望

人工智能系統(tǒng)有望在未來的材料測試中發(fā)揮重要作用。用于實時監(jiān)測和預測維護的人工智能系統(tǒng)可以在故障發(fā)生之前進行主動干預。此外，人工智能與物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設備的集成提供了持續(xù)的、現(xiàn)場的材料測試和監(jiān)測的潛力。

材料測試中的人工智能可能會影響行業(yè)標準和測試方法，納入人工智能驅動的預測模型，從而產(chǎn)生更高效和準確的評估過程。這一轉變將提高行業(yè)開發(fā)和部署先進材料的能力。