用機器學習來預測材料淬火無序現象
淬火無序現象，是人們對各種材料（如FCC和BCC晶體、無定形固體）和地震地質斷層突發塑性事件或材料爆裂噪聲事件進行觀察而得到認識的。爆裂噪聲可由隨機-場模型或界面定位模型加以解釋，涉及均勻固體的彈性、局域淬火無序，以及微觀狀態空間允許的不均勻和隨機分布。
然而局域淬火無序卻一直難以測量。美國西弗吉尼亞大學的Stefanos Papanikolaou教授采用無監督機器學習方法并結合聚類算法，以期從具有爆裂噪聲隨時間演化行為的應力-應變曲線中獲得淬火、局域的無序分布。該方法在兩種爆裂噪聲模型中能成功實現數據的聚類和分類，并從鎳微柱單軸壓縮實驗的數據中成功得到了淬火無序的分布。
這是典型的時間局域可觀察參量（如突發事件大小/持續時間）途徑所無法企及的。作者將這一方法記作時間序列-機器學習法。若將這些淬火無序分布的識別及分類擴展到不同材料、加載模式和樣品加載歷史中，將有助于建立隨機屈服分布的數據庫，進而改進多尺度力學模型。
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原文標題：npj ：機器學習——預測材料淬火無序分布
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