Прогнозирование конечных свойств новых материалов (композиционных материалов)

Тема: Прогнозирование конечных свойств новых материалов (композиционных материалов).

Описание:

Композиционные материалы - это искусственно созданные материалы, состоящие из нескольких других с четкой границей между ними. Композиты обладают теми свойствами, которые не наблюдаются у компонентов по отдельности. При этом композиты являются монолитным материалом, т.е. компоненты материала неотделимы друг от друга без разрушения конструкции в целом. Яркий пример композита - железобетон. Бетон прекрасно сопротивляется сжатию, но плохо растяжению. Стальная арматура внутри бетона компенсирует его неспособность сопротивляться сжатию, формируя тем самым новые, уникальные свойства. Современные композиты изготавливаются из других материалов: полимеры, керамика, стеклянные и углеродные волокна, но данный принцип сохраняется. У такого подхода есть и недостаток: даже если мы знаем характеристики исходных компонентов, определить характеристики композита, состоящего из этих компонентов, достаточно проблематично. Для решения этой проблемы есть два пути: физические испытания образцов материалов, или прогнозирование характеристик. Суть прогнозирования заключается в симуляции представительного элемента объема композита, на основе данных о характеристиках входящих компонентов (связующего и армирующего компонента).

На входе имеются данные о начальных свойствах компонентов композиционных материалов (количество связующего, наполнителя, температурный режим отверждения и т.д.). На выходе необходимо спрогнозировать ряд конечных свойств получаемых композиционных материалов. Кейс основан на реальных производственных задачах Центра НТИ «Цифровое материаловедение: новые материалы и вещества» (структурное подразделение МГТУ им. Н.Э. Баумана).

Актуальность: Созданные прогнозные модели помогут сократить количество проводимых испытаний, а также пополнить базу данных материалов возможными новыми характеристиками материалов, и цифровыми двойниками новых композитов.

1.               Датасет со свойствами композитов. Объединение делать по индексу тип объединения INNER

(датасеты прилагаю - 2 файла)

2.               Обучить алгоритм машинного обучения, который будет определять значения:

-                  Модуль упругости при растяжении, ГПа

-                           Прочность при растяжении, МПа

3.               Написать нейронную сеть, которая будет рекомендовать:

-                  Соотношение матрица-наполнитель

4.               Написать приложение, которое будет выдавать прогноз полученный в задании 2 или 3 (один или два прогноза, на выбор учащегося)

5.               Создать профиль на github.com

6.               Сделать commit приложения на github.com

7.               Сделать commit на веб-хостинг (По желанию учащегося)

8.               Написать пояснительную записку к проекту, которая включает блок-схему и описание процесса подготовки, обучения моделей и инструкцию по установке и запуску приложения.