纳米复合材料大数据驱动设计优化：无网格法与ONN研究

"纳米复合材料大数据设计与工程研究"是一篇发表在《计算设计与工程》杂志上的文章，探讨了如何利用大数据在复合材料设计领域，特别是针对功能梯度碳纳米管增强复合材料（FG-CNTRC）进行优化。该研究由德克萨斯农工大学土木工程系的Mostafa Jalala等人进行，他们借助无网格方法和优化神经网络（ONN）技术来分析FG-CNTRC的振动频率，这是复合材料性能评估的关键指标。 文章首先介绍了大数据在当今科研领域的普遍重要性，尤其是在工程系统，如复合材料中，其复杂性使得传统分析手段难以满足需求。作者引用了Kusiak（2017）和Yaacoubi的研究，强调了对高效和精确计算技术的需求。文章的核心内容是使用Eshelby-Mori-Tanaka方法来估算材料特性，并开发了一种多步骤方法来寻找优化的神经网络模型，以提高设计的准确性和未来目标优化的效率。 在研究过程中，作者对比了不同的算法在纳米复合材料大数据建模中的计算时间和准确性，目的是寻找最优化的模型。他们特别关注了FG-CNTRC的几何尺寸、碳纳米管的分布以及体积分数对振动频率的影响，进行了详尽的参数研究。结果部分展示了ONN模型相对于无网格方法在准确性方面的表现，表明了神经网络在处理大数据和复杂材料结构方面的潜力。 值得注意的是，该研究是在CCBY-NC-ND许可证下发布的，意味着读者可以在指定链接（<http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/>）下获取文章全文。这体现了学术界对开放获取和知识共享的重视。 这篇论文不仅提供了纳米复合材料设计中大数据应用的新视角，也为工程界和材料科学家们提供了关于如何有效地利用高性能计算技术优化复合材料设计的实际指导。通过深入理解并应用这些方法，研究人员有望在未来开发出更具性能优势的新型复合材料。"