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  論文提出了一個虛擬實驗平臺，該平臺使用物理信息化的機器學習算法來預測3D打印熱塑性塑料的機械性能。基于墨水的復雜配方作為輸入，這種方法可以準確的預測的材料的完整的應力-應變曲線。首先，作者把材料的物理化學信息轉換為描述符作為模型的輸入，其次。其次，他們把整個應力-應變曲線降維成幾個向量作為模型的輸出。這樣有效地解決了在訓練機器學習模型時實驗數據稀缺的挑戰。這使得新材料配方的快速原型制作和優化成為可能，同時顯著減少了對廣泛物理測試的需求。他們的模型成功應用于一個大型的墨水配方數據集，并通過實驗結果驗證，展示了該平臺在加速3D打印材料設計中的潛力。

  在現代科學研究領域，虛擬實驗已成為一種重要的技術進步。它允許研究人員在進行成本高昂且勞動強度大的物理實驗前，先進行廣泛的預實驗篩選，從而細化實驗范圍并節省資源，集中精力于最有潛力的研究方向。3D打印技術正是此種方法的典型應用之一，它已在從航空到醫療等多個行業成為不可或缺的快速原型制造工具，主要得益于其成本效率高且能夠創建復雜幾何形狀的能力。盡管如此，開發新的3D打印材料，特別是熱塑性塑料，依舊面臨著諸多挑戰。熱塑性塑料的機械性能至關重要，這些性能在很大程度上依賴于復雜的墨水配方及其單體之間的相互作用和聚合反應。傳統實驗要求探索大量的墨水配方來定位理想的機械屬性，這個過程不僅耗時，而且昂貴。相比之下，虛擬實驗技術讓研究人員能夠顯著減少重復試驗，優化實驗條件。

圖1. 論文的工作流程

圖2. (a) 展示了實際材料力學性能測試中隨機誤差的現象及其概括方法。(b) 通過一些例子，展示了材料設計空間中包含的廣泛且不同的力學性能。

  為了量化實驗觀察到的隨機性，作者引入了一項稱為 e_value 的指標。這一指標基于相同配方制備的多個樣本的力學曲線在斷裂點發生的時間差異來計算，用于概述樣本間的變異性。在數據處理方面，研究團隊首先通過插值方法將所有力學曲線標準化至50個數據點，以統一數據格式和尺度。接著，運用主成分分析（PCA）方法，一種非監督學習技術，進行數據降維并提取關鍵特征。在本研究中，PCA助力簡化復雜的力學性能曲線，將其轉化為幾個主要的主成分（PC值），反映了數據中的主要變異。

圖4. (a) 對于堅強/韌性樣本，每個主成分（PC1至PC5）的變化與重構的應力-應變（S-S）曲線的變化關系。(b) 標記了特征點的典型應力-應變曲線。

圖5. (a) 四個代表性樣本的實際應力-應變曲線（黃色）與預測曲線（藍色）的比較。考慮到不確定性，使用從-2到2變化的 e_values 預測應力-應變曲線，這些曲線以95%的概率顯示（灰色線條）。(b) 13個物理信息特征的重要性。δd：由分子偶極矩影響的溶解度，δp：溶解度參數，δh：溶解度的氫鍵成分，δ：用能量密度（MJ/m3）表達的溶解度。(c) 六種單體的比例和 e_values 的重要性。

  隨后，作者使用模型進行了100,000組墨水配方的虛擬篩選實驗。在此過程中，首先通過狄利克雷分布方法隨機生成配方，確保每種單體分布均勻，并利用課題組先前發表的研究中的預訓練隨機森林模型來預測這些配方的可打印性，僅將可打印的配方輸入多層感知機（MLP）模型進行進一步預測。這一方法不僅快速而且高效，預測過程僅用了1分鐘。通過MLP模型預測的主成分，重構了應力-應變曲線，并從中提取了斷裂強度、最大應變和韌性等關鍵參數。

圖6.(a) 從預測的應力-應變（S-S）曲線中提取的斷裂強度、斷裂應變和韌性的圖表。紅色星號i、ii、iii分別表示在面板b-c、d-e和f-g中顯示的選定墨水配方。三種樣本的應力-應變曲線（紅色、綠色和藍色）分別使用預測將產生(b-c)堅強/韌性、(d-e)硬/脆性和(f-g)柔軟/彈性類型的熱塑性塑料的墨水配方打印。灰色區域表示預測的應力-應變曲線的不確定性范圍。

  原文鏈接：https://doi.org/10.1039/D4MH01022A