ИСТИНА

Микроструктура металлов и сплавов, а именно распределение границ зерен и средний размер зерен, в значительной степени определяет прочность и механические свойства данных материалов, также как и протекание пластической деформации. Это обусловило широкое развитие инжиниринга границ зерен для ГЦК металлов в последнее десятилетие. Основной целью данной работы является разработка эмулятора на основе методов машинного обучения (МО) для описания эволюции микроструктуры в ГЦК металлах. В эмуляторе используется комбинация сверточных и рекуррентных слоев: сверточные слои обрабатывают и сокращают входные данные, а рекуррентные слои определяют динамику системы. Данные для обучения, валидации и тестирования получены путем численного моделирования многоуровневой модели. В этой модели материал описывается в рамках механики сплошной среды, а микроструктура представлена с помощью метода клеточных автоматов. Верификация модели МО проводится путем сравнения ее предсказаний с экспериментальными данными, полученными на полированных деформированных и недеформированных образцах. Исследование выполнено при поддержке гранта Российского научного фонда № 24-71- 00078, https://rscf.ru/en/project/24-71-00078/.