本文是一篇計(jì)算機(jī)論文,本文的研究對(duì)象包含基板玻璃和LAS(Li2O-Al2O3-SiO2)微晶玻璃。截至目前,研究者們已經(jīng)采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)許多氧化物玻璃的性質(zhì)進(jìn)行了系統(tǒng)研究,包括楊氏模量、熱膨脹系數(shù)、粘度、密度和液相線溫度。
第一章緒論
1.1研究背景與意義
隨著人工智能和大數(shù)據(jù)的迅速發(fā)展,學(xué)科交叉融合、雙向賦能、共謀共創(chuàng)已經(jīng)成為推動(dòng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)革命的重要力量。新材料作為支撐現(xiàn)代制造業(yè)發(fā)展的重要物質(zhì)基礎(chǔ),其研發(fā)水平及產(chǎn)業(yè)化規(guī)模成為衡量一個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展、科技進(jìn)步和國(guó)防實(shí)力的重要標(biāo)志。經(jīng)過幾個(gè)世紀(jì)的發(fā)展,材料科學(xué)領(lǐng)域積累了大量數(shù)據(jù)[1],然而,人類認(rèn)知能力的內(nèi)在局限使得人類難以吸收和處理每日產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)和文獻(xiàn)[2]。在當(dāng)今的研究和工業(yè)應(yīng)用中,機(jī)器學(xué)習(xí)算法已成為新材料設(shè)計(jì)與研發(fā)的重要且有效的工具。硅酸鹽玻璃作為主要由硅氧化物構(gòu)成的無機(jī)非晶態(tài)材料,可廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)技術(shù)材料,如智能手機(jī)屏幕[3],透鏡、光纖等光學(xué)器件,高性能顯示器,汽車儀表盤[4],燈具,廚具[5,6]以及骨修復(fù)材料[7]等等。盡管硅酸鹽玻璃應(yīng)用廣泛,其當(dāng)前的研究方法主要是一種基于大量實(shí)驗(yàn)的“試錯(cuò)法”,以經(jīng)驗(yàn)為指導(dǎo),輔以少量的計(jì)算機(jī)模擬計(jì)算,這種方式耗費(fèi)了大量的人力、時(shí)間、材料和財(cái)力資源[8]。如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),從大量的硅酸鹽玻璃數(shù)據(jù)中分析、挖掘潛在有效信息,推動(dòng)高性能硅酸鹽玻璃材料的研發(fā)已經(jīng)成為當(dāng)下的研究熱點(diǎn)。
開發(fā)具有改進(jìn)性能的新型玻璃是解決我們社會(huì)所面臨的一些重大挑戰(zhàn)的關(guān)鍵[9-10]。盡管設(shè)計(jì)新材料始終是一項(xiàng)艱巨的任務(wù),但新型玻璃的設(shè)計(jì)面臨一些獨(dú)特的挑戰(zhàn)。首先,幾乎周期表中的所有元素在冷卻速度足夠快時(shí)都可以形成玻璃[11]。其次,與晶體不同,玻璃本質(zhì)上處于非平衡狀態(tài),因此在其成玻能力范圍內(nèi),其化學(xué)計(jì)量比可以呈現(xiàn)連續(xù)變化[12]。由于這兩個(gè)原因,玻璃所能覆蓋的成分范圍幾乎是無限的,而迄今為止,人類僅探索了其中的極小一部分[13]。盡管玻璃的廣闊成分空間為發(fā)現(xiàn)具有非凡特性的全新玻璃提供了無限可能,但高效探索這樣一個(gè)高維空間是極具挑戰(zhàn)性的,而基于試錯(cuò)法的傳統(tǒng)發(fā)現(xiàn)方法(即愛迪生式方法)效率極低[14]。

1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
本小節(jié)主要介紹與本課題研究?jī)?nèi)容相關(guān)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀,包含基板玻璃和LAS(Li2O-Al2O3-SiO2)微晶玻璃。
1.2.1基板玻璃研究現(xiàn)狀
在當(dāng)今時(shí)代,由于顯示屏在電視、汽車儀表盤、手機(jī)和可穿戴設(shè)備中的廣泛使用,市場(chǎng)對(duì)性能更優(yōu)、尺寸更大、分辨率更高的顯示器的需求激增。基板玻璃是這些尖端顯示技術(shù),特別是薄膜晶體管(TFT)技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵。然而,在生產(chǎn)過程中,這些技術(shù)面臨一系列挑戰(zhàn)[3]。玻璃基板在典型的TFT背板制造過程中會(huì)經(jīng)歷顯著的形狀或尺寸變化,從而引發(fā)應(yīng)變,這種應(yīng)變被稱為總節(jié)距(TP)的變化。在基板玻璃的各種屬性中,總節(jié)距變化(TPV)尤為重要,它代表了玻璃在單張或多張基板內(nèi)外移動(dòng)的偏差。為了確保卓越的TPV性能,基板玻璃必須具備協(xié)調(diào)一致的物理性能,以有效應(yīng)對(duì)各種應(yīng)變來源,包括彈性變形、應(yīng)力松弛和壓縮。因此,要實(shí)現(xiàn)最佳的TPV性能,關(guān)鍵在于精確平衡玻璃的成分,使這些物理屬性之間達(dá)到最佳的協(xié)調(diào)與均衡。
在追求卓越的TPV性能過程中,玻璃的特性變得尤為重要。玻璃是一種無定形材料,具有無序的原子和分子結(jié)構(gòu),同時(shí)具備固有的化學(xué)計(jì)量特性,這使得其屬性具有一定的不確定性[27]。然而,傳統(tǒng)方法如試錯(cuò)法以及經(jīng)典計(jì)算技術(shù)(例如從頭計(jì)算和經(jīng)典分子動(dòng)力學(xué)模擬)已被證明耗時(shí)、昂貴,且數(shù)據(jù)輸出有限[28,29]。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展,機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)算法作為設(shè)計(jì)新型玻璃成分的一種替代方法應(yīng)運(yùn)而生,克服了傳統(tǒng)方法的不足。基于ML的策略的主要目標(biāo)是明確所需的性能并識(shí)別潛在的候選成分。目前,研究者已經(jīng)利用ML算法研究了多種氧化物玻璃的屬性,包括楊氏模量[20,30-33]、熱膨脹系數(shù)(CTE)[30,34,35]、粘度[36,37]、密度[38-41]以及液相線溫度[42]。
第二章相關(guān)概念與技術(shù)
2.1機(jī)器學(xué)習(xí)流程簡(jiǎn)介
本節(jié)主要介紹機(jī)器學(xué)習(xí)在新型材料研發(fā)中的基本流程,包含數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)表示、算法選擇和模型優(yōu)化四個(gè)階段。
2.1.1數(shù)據(jù)收集
機(jī)器學(xué)習(xí)是一類基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的算法,在新材料研發(fā)過程中,其有效性取決于高質(zhì)量的材料數(shù)據(jù)。材料科學(xué)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)主要來源于模擬計(jì)算(如密度泛函理論和分子動(dòng)力學(xué))、實(shí)驗(yàn)測(cè)量以及在線數(shù)據(jù)庫(kù)(如Materials Project、AFLOW和Inorganic Crystal Structure Database)[63]。這些數(shù)據(jù)通常包括材料的物理性質(zhì)(如密度、彈性模量、導(dǎo)熱性、帶隙等)以及結(jié)構(gòu)信息(如晶體結(jié)構(gòu)、鍵長(zhǎng)、對(duì)稱性等),為機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練提供了重要的基礎(chǔ)。然而,由于實(shí)驗(yàn)條件的限制、設(shè)備測(cè)量誤差以及數(shù)據(jù)收集方式的不同,材料數(shù)據(jù)往往存在缺失、重復(fù)和不一致的問題,而這些問題會(huì)影響數(shù)據(jù)的完整性,進(jìn)而降低機(jī)器學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。因此,在數(shù)據(jù)建模之前,需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗,以識(shí)別并修正原始數(shù)據(jù)中的各種錯(cuò)誤,從而提升數(shù)據(jù)質(zhì)量[64]。對(duì)于缺失數(shù)據(jù),常用的方法包括基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法(如用該屬性的平均值、中位數(shù)或最小值填補(bǔ)缺失值)以及基于機(jī)器學(xué)習(xí)的插值預(yù)測(cè)方法(如K近鄰、隨機(jī)森林和深度學(xué)習(xí)模型)[65-67]。對(duì)于重復(fù)數(shù)據(jù),消除冗余記錄的基本思路是按照關(guān)鍵屬性(如材料編號(hào)、化學(xué)成分或?qū)嶒?yàn)條件)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序,并合并重復(fù)項(xiàng)。相關(guān)去重算法包括優(yōu)先隊(duì)列算法、排序鄰域法等,這些方法已成功應(yīng)用于鈣鈦礦數(shù)據(jù)處理,例如通過合并材料項(xiàng)目數(shù)據(jù)庫(kù)和無機(jī)晶體結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)中的不同條目來消除重復(fù)記錄[68]。此外,對(duì)于不一致的數(shù)據(jù),需要根據(jù)變量的合理取值范圍和變量之間的相互關(guān)系來進(jìn)行篩選,并可通過編寫特定的程序來檢查數(shù)據(jù)的合理性[69]。對(duì)于那些超出正常范圍或具有沖突屬性的數(shù)據(jù),通常采取適當(dāng)刪除或修正的方法,以確保數(shù)據(jù)的一致性和可靠性。
2.2基板玻璃關(guān)鍵屬性介紹
本節(jié)主要介紹基板玻璃的五個(gè)關(guān)鍵物理屬性,包含密度、熱膨脹系數(shù)、楊氏模量、應(yīng)變點(diǎn)和軟化點(diǎn)。
2.2.1密度
密度是材料科學(xué)中的核心參數(shù),定義為單位體積內(nèi)的質(zhì)量,常用單位包括kg/m3和g/cm3。密度反映了材料內(nèi)部原子或分子排列的緊密程度,受到材料種類、微觀結(jié)構(gòu)、溫度和壓力的影響。它在性能評(píng)價(jià)、材料分類和工程設(shè)計(jì)中具有重要意義,例如,通過密度可以評(píng)估材料的比強(qiáng)度和比剛度,為航空航天、汽車工業(yè)和建筑工程等領(lǐng)域提供低密度減重或高密度支撐的解決方案。此外,密度還影響材料的熱性能和電性能,在隔熱、導(dǎo)熱、輻射屏蔽等特殊應(yīng)用中發(fā)揮作用。
在力學(xué)性能評(píng)估中,密度可用于計(jì)算比強(qiáng)度(strength-to-weight ratio)和比剛度(stiffness-to-weight ratio),這些指標(biāo)對(duì)于航空航天、汽車工業(yè)、船舶制造以及建筑工程等領(lǐng)域至關(guān)重要。在這些行業(yè)中,低密度材料常用于減輕結(jié)構(gòu)重量,以提高燃油效率、降低能源消耗或增強(qiáng)運(yùn)動(dòng)性能。例如,碳纖維復(fù)合材料因其低密度和高強(qiáng)度的優(yōu)異特性,被廣泛應(yīng)用于飛機(jī)機(jī)身、汽車底盤和高性能運(yùn)動(dòng)器材中。相反,在需要提供高強(qiáng)度支撐或耐磨損性能的應(yīng)用中,例如建筑支柱、裝甲材料或防護(hù)結(jié)構(gòu),高密度材料(如鋼、鎢合金和陶瓷)則被優(yōu)先考慮,以增強(qiáng)結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性和耐久性。
除了機(jī)械性能,密度還顯著影響材料的熱學(xué)和電學(xué)性質(zhì)。在熱學(xué)性能方面,材料的密度通常與其導(dǎo)熱性(thermal conductivity)和隔熱性(thermal insulation)相關(guān)。例如,高密度金屬(如銅和鋁)通常具有較高的導(dǎo)熱系數(shù),適用于散熱器、熱交換器等導(dǎo)熱需求較高的應(yīng)用。而低密度材料,如氣凝膠、泡沫陶瓷和發(fā)泡聚合物,則因其內(nèi)部存在大量氣孔,具有極低的導(dǎo)熱率,被廣泛應(yīng)用于隔熱和保溫系統(tǒng),如航天器的隔熱層、冰箱的保溫層和建筑墻體保溫材料。
第三章基于機(jī)器學(xué)習(xí)的基板玻璃組分與性能研究.................21
3.1引言.....................................21
3.2研究流程及方法闡述.........................22
第四章基于機(jī)器學(xué)習(xí)的LAS微晶玻璃組分、熱處理?xiàng)l件和晶相研究............33
4.1引言........................33
4.2研究流程及方法闡述.......................33
第五章總結(jié)與展望...........................47
5.1總結(jié).................................47
5.2展望...............................49
第四章基于機(jī)器學(xué)習(xí)的LAS微晶玻璃組分、熱處理?xiàng)l件和晶相研究
4.1引言
LAS微晶玻璃因其低熱膨脹系數(shù)、高強(qiáng)度、耐熱性和優(yōu)異的化學(xué)穩(wěn)定性,在航空航天、電子光學(xué)、家用器具及先進(jìn)制造等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用。LAS微晶玻璃領(lǐng)域的重要晶相主要有5種,分別是主晶相為L(zhǎng)i2Si2O5的LAS微晶玻璃、主晶相為L(zhǎng)i2SiO3的LAS微晶玻璃、主晶相為Petalite的LAS微晶玻璃、主晶相為β-quartzs.s.的LAS微晶玻璃和主晶相為β-spodumene的LAS微晶玻璃。
玻璃組分和熱處理?xiàng)l件是影響LAS微晶玻璃晶相形成的兩大關(guān)鍵因素,但是目前科研人員進(jìn)行新型LAS微晶玻璃組分設(shè)計(jì)時(shí),唯一的參考依據(jù)是LAS相圖,其只包含了三種氧化物組分(Li2O、Al2O3、SiO2)和對(duì)應(yīng)的單一晶相。而在現(xiàn)實(shí)LAS微晶玻璃生產(chǎn)中,涉及的氧化物種類往往超過3種,通常還包含ZrO 2,P2O5,Na2O,K2O,TiO 2,MgO,ZnO和BaO,并且熱處理參數(shù)(成核溫度、成核時(shí)間、結(jié)晶溫度、結(jié)晶時(shí)間)復(fù)雜多變。因此,LAS相圖對(duì)晶相的預(yù)測(cè)能力受到有限的組分范圍和缺失的熱處理參數(shù)的限制,無法實(shí)現(xiàn)基于復(fù)雜的組分和熱處理參數(shù)對(duì)目標(biāo)晶相進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。盡管機(jī)器學(xué)習(xí)方法已經(jīng)廣泛應(yīng)用于設(shè)計(jì)新型的玻璃組分,但是據(jù)調(diào)研顯示,目前還沒有研究人員利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)LAS微晶玻璃的組分、加熱條件及晶相之間的聯(lián)系進(jìn)行深入研究。

第五章總結(jié)與展望
5.1總結(jié)
本文的研究對(duì)象包含基板玻璃和LAS(Li2O-Al2O3-SiO2)微晶玻璃。截至目前,研究者們已經(jīng)采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)許多氧化物玻璃的性質(zhì)進(jìn)行了系統(tǒng)研究,包括楊氏模量、熱膨脹系數(shù)、粘度、密度和液相線溫度。但是據(jù)我們了解,這些研究尚無一項(xiàng)專注于在中小型數(shù)據(jù)集上設(shè)計(jì)基板玻璃,以實(shí)現(xiàn)通過平衡的玻璃氧化物配比獲得最佳熱光伏性能;也沒有任何團(tuán)隊(duì)利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)LAS微晶玻璃的組分、加熱條件與晶相之間的聯(lián)系進(jìn)行分析與探究。因此,針對(duì)以上研究現(xiàn)狀,本文的主要研究?jī)?nèi)容及貢獻(xiàn)如下:
(1)本文利用公開的玻璃數(shù)據(jù)集SciGlass,分析了構(gòu)成玻璃基板的7種氧化物,即SiO2,Al2O3,CaO,MgO,SrO,B2O3,Sb2O3和決定玻璃基板性能的5種關(guān)鍵屬性,即楊氏模量、密度、熱膨脹系數(shù)、應(yīng)變點(diǎn)、軟化點(diǎn)之間的潛在聯(lián)系,并對(duì)目標(biāo)屬性進(jìn)行了聯(lián)合預(yù)測(cè)以平衡相關(guān)性能。
(2)本文在對(duì)上述氧化物組分及目標(biāo)屬性關(guān)系進(jìn)行成功建模后,利用訓(xùn)練好的性能最佳的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,提出了一種基板玻璃組分配比推薦算法。該算法可以提供符合目標(biāo)屬性要求的氧化物的比例,從而協(xié)助設(shè)計(jì)符合新型研發(fā)需求的玻璃基板,這極大克服了以往愛迪生式設(shè)計(jì)方法和傳統(tǒng)分子動(dòng)力學(xué)模擬方法造成的效率低下、成本高昂等問題。
(3)針對(duì)LAS微晶玻璃,由于目前沒有現(xiàn)成的數(shù)據(jù)集,研究人員只能參考LAS相圖并且手動(dòng)測(cè)量計(jì)算相關(guān)玻璃組分比例,導(dǎo)致效率低下且無法充分利用相圖信息。本文提出了一個(gè)自主設(shè)計(jì)的基于邊緣識(shí)別技術(shù)的LAS相圖識(shí)別算法,該算法從LAS相圖中充分挖掘了組分和晶相有效信息,并成功構(gòu)建了該領(lǐng)域首個(gè)公開數(shù)據(jù)集,這為后續(xù)其他研究人員利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行LAS相圖研究提供了便捷和參考數(shù)據(jù)。此外,交互式的LAS相圖識(shí)別程序能夠極大提高實(shí)驗(yàn)效率,克服以往研究人員通過手動(dòng)測(cè)繪計(jì)算玻璃組分的弊端。
參考文獻(xiàn)(略)
相關(guān)文章
UKthesis provides an online writing service for all types of academic writing. Check out some of them and don't hesitate to place your order.