Sep, 2023

利用语义网络技术对位错动力学数据建模

PDF
TL;DR材料科学与工程领域的研究主要集中在材料的设计、合成、性质和性能。晶体材料是一类被广泛研究的重要材料，包括金属和半导体。晶体材料通常包含一种名为 “位错” 的不同类型缺陷，该缺陷显著影响材料的诸多性质，包括强度、断裂韧性和延展性。最近，研究人员通过实验表征技术和模拟（如位错动力学模拟）致力于理解位错行为。本文介绍了如何利用语义 Web 技术通过本体对位错动力学模拟数据进行建模。我们通过添加缺失的概念并将其与两个相关本体（即基础多透视材料本体和材料设计本体）进行对齐，扩展了现有的位错本体，从而实现了对位错模拟数据的有效表示。此外，我们展示了一个实际应用案例，将离散位错动力学数据表示为知识图（DisLocKG），展示了它们之间的关系。我们还开发了一个 SPARQL 终端，为查询 DisLocKG 带来了极大的灵活性。
materials science and engineeringcrystalline materialsdislocationexperimental characterization techniquessemantic web technologies
发现论文，激发创造
  • DISO：用于建模晶体材料中位错的领域本体

    通过实验表征技术和模拟方法，本文引入了针对晶体材料中线性缺陷的概念和关系的缺陷本体论（DISO）。DISO 采用自上而下的方法进行开发，从定义线性缺陷领域中最通用的概念开始，并对其进行进一步的细化。使用 W3C 最佳实践发布连接数据的持久 URL 发布了 DISO。通过两个潜在的用例来说明 DISO 在缺陷动力学领域的实用性。对本体论的评估从两个方向进行，既评估本体论在建模现实领域方面的成功性，也评估本体论的丰富性。

    Jan, 2024

  • TEM 图像中晶体缺陷的深度学习：解决 “训练数据永远不够” 的问题

    本研究提出了用于分割位错的合成训练数据的参数模型，并开发了一种优化分割重叠或相交位错线的深度学习方法，该方法在多种微结构和成像条件下都表现出高效性和优越性。

    Jul, 2023

  • 从大规模分子动力学模拟中学习位错动力学迁移规律

    利用机器学习方法开发数据驱动的移动定律的图神经网络模型，提高离散位错动力学模型的准确性与速度，并模拟金属塑性过程中的应力和位错行为。

    Sep, 2023

  • 金属增材制造缺陷检测本体

    本文介绍了如何将本体论应用于高级制造服务中，以解决数据集成、语义互操作性问题以及监控和决策任务，并提供了一个针对金属添加制造文献中已知的过程性缺陷的本体，并与现有的本体进行整合，从而扩展了本体在增材制造领域的建模能力。

    Sep, 2022

  • TEM 图像中位错的实例分割

    本文研究了在原位应力变形实验中利用定量透射电子显微镜（TEM）揭示金属晶格中线性缺陷 —— 位错的运动。通过定量比较现有的实例分割方法，并将位错分割结果转换为数学线条以进行定量分析，我们提出了一种基于长度的新颖质量度量指标，用于估计网络性能。我们的分割方法准确性高且适用于领域特定的后处理，此外，我们提出的物理度量方式在性能上表现更加稳定可靠。

    Sep, 2023

  • 位错制图：具有独特指纹的位错网络的表示和无监督分类

    利用 Isomap 技术揭示不同压缩轴下位阶密度场数据的位错结构的内在结构，并提供了基于密度场的独特指纹，这种新颖的无偏方法有助于位错结构的定量分类。

    Jun, 2024

  • 利用语言表示进行物料推荐、排序与探索

    通过使用来自材料科学特定语言模型的自然语言嵌入作为成分和结构特征的表示方法，我们介绍了一种材料发现框架，并将其应用于热电材料，展示了原型结构的多样化推荐和识别出了未充分研究的高性能材料空间，其中包括卤化物钙钛矿、德拉福石和尖晶石结构。

    May, 2023

  • 计算分子工程中的语义互操作性和数据溯源特征化

    该研究提出了用于描述计算分子工程中使用的模拟工作流、各种数据来源和平台的元数据的共同表示系统，引入了两个本体论来提供对实体和它们之间关系的正式规范，以实现语义互操作性。作为概念证明，使用 OSMO 来描述了 TaLPas 工作流管理系统的用例。

    Jul, 2019

  • 通过子群发现揭示材料结构 - 性质相关性

    本文介绍了子群发现 (Subgroup discovery, SGD) 作为解释性材料科学数据挖掘方法的应用，SGD 通过密度泛函理论计算数据发现了准确分类№82 个半导二元化合物结构的可解释模型，并在研究金团簇的几何和物理化学性质中发现线性相关规律和描述符。

    Dec, 2016

  • 通过网络图解决本体不协调问题

    数据空间是一种新兴的概念，用于可信实施基于数据的应用程序和业务模型，为所有利益相关者提供高度的灵活性和主权。本论文从 13 个不同领域整合数据模型，并分析这些领域的本体不协调性。通过网络图分析，确定了中心数据模型和本体属性，同时还定性地描述了这些领域的语义异质性。研究展望说明了这些结果如何有助于跨领域连接不同的数据空间。

    Aug, 2023