بهینهسازی خواص مکانیکی و حرارتی کامپوزیتهای پلیمری تقویتشده با نانولولههای کربنی با استفاده از شبکههای عصبی عمیق و دینامیک مولکولی
محورهای موضوعی : یافته های نوین کاربردی و محاسباتی در سیستم های مکانیکی
1 - گروه فیزیک،مرکز تحقیقات مواد و انرژی واحد دزفول، دانشگاه آزاد اسلامی واحد دزفول ،دزفول، ایران
کلید واژه: شبکه عصبی عمیق, دینامیک مولکولی, نانوکامپوزیت پلیمری, نانولوله کربنی, خواص مکانیکی,
چکیده مقاله :
در این پژوهش، یک چارچوب ترکیبی مبتنی بر شبکه عصبی عمیق و دینامیک مولکولی برای مطالعه خواص مکانیکی و حرارتی کامپوزیتهای پلیمری - نانولوله کربنی توسعه داده شد. مدل شبکه عصبی عمیق با استفاده از دادههای کوانتومی آموزش داده شد و بهعنوان میدان نیروی دقیق در شبیهسازیهای دینامیک مولکولی مورد استفاده قرار گرفت. نتایج نشان داد که مدل پیشنهادی خطای جذر میانگین مربعات را در مقایسه با میدانهای نیروی متعارف بهطور قابل توجهی کاهش میدهد. افزودن ۵ درصد وزنی نانولوله کربنی به ماتریس پلیمری، مدول یانگ را تا ۲۲۴ درصد و هدایت حرارتی را تا ۷۴۳ درصد بهبود بخشید. همچنین زمان محاسبات برای سیستمهای بزرگ مقیاس تا ۹۴ درصد کاهش یافت. مقایسه نتایج شبیهسازی با دادههای تجربی، خطای نسبی کمتر از ۵ درصد را برای خواص مکانیکی و حرارتی تأیید کرد. این پژوهش نشان میدهد که مدل ترکیبی توسعهیافته میتواند بهعنوان یک ابزار کارآمد و دقیق برای طراحی و بهینهسازی نانوکامپوزیتهای پلیمری در صنایع مختلف از جمله هوافضا، خودروسازی و الکترونیک مورد استفاده قرار گیرد.
This study introduces an innovative hybrid framework integrating Deep Neural Networks (DNN) and Molecular Dynamics (MD) to accurately predict the mechanical and thermal properties of polymer-carbon nanotube composites. The DNN model, trained on quantum mechanical data, was employed as a highly accurate force field within MD simulations. Results demonstrated the outstanding superiority of the proposed model, achieving a significant reduction in Root Mean Square Error (RMSE) for energy and force calculations to 2.1 meV/atom and 0.08 eV/Å, respectively. This high precision enabled successful prediction of macroscopic properties. The incorporation of just 5 wt% carbon nanotubes led to a remarkable 224% enhancement in Young's modulus and a 743% improvement in thermal conductivity. In terms of computational efficiency, simulation time for large-scale systems was reduced by up to 94%. Validation against experimental data confirmed a relative error of less than 5% for key properties. This framework provides a powerful and reliable tool for the engineered design of polymer nanocomposites, with significant applications in advanced industries such as aerospace, automotive, and electronics.
[1] Pourabdi, M., Shishesaz, M., Shahrooi, S., Roknizadeh, S. A., (2023).Non-linear vibration analysis of circular nano- plate based on nonlocal strain gradient method, Journal of New Applied and Computational Findings in Mechanical Systems, 3(3), pp 44–55.
[2] Dowling, N.E., Kampe, S.L., Kral, M.V., (1999). Mechanical behavior of materials: engineering methods for deformation, fracture, and fatigue. London, United Kingdom: Pearson.
[3] Iijima, S., (1991). Helical microtubules of graphitic carbon. nature, 354(6348), pp 56-58.
[4] Thostenson, E.T., Ren, Z., Chou, T.W., (2001). Advances in the science and technology of carbon nanotubes and their composites: a review. Composites science and technology ,61(13), pp 1899-1912.
[5] Chen. X., et al.,(2022). Machine learning-assisted design of polymer nanocomposites with enhanced thermal conductivity, Advanced Materials, 34( 15), p. 2108350.
[6] Ruoff, R.S, Lorents, D.C., (1995). Mechanical and thermal properties of carbon nanotubes. carbon, 33(7), pp 925-930.
[7] Zhang, Y., Wang, Z., Yang, Y., Qu, Y., Li, Y.Q., Zhang, Q., Zhao, M., Mu, Y, Li, W., (2025). Design of Carbon Nanotube Inhibitors for Main Proteinase of SARS-CoV-2: A Combined Deep Learning and Molecular Dynamics Simulation Study. The Journal of Physical Chemistry B.
[8] Behler, J., (2016). Perspective: Machine learning potentials for atomistic simulations. The Journal of chemical physics, 145(17).
[9] Chmiela, S., Tkatchenko, A., Sauceda, H.E., Poltavsky, I., Schütt, K.T., Müller, K.R., (2017). Machine learning of accurate energy-conserving molecular force fields. Science advances, 3(5), p.1603015.
[10] Behler, J., Parrinello, M., (2007). Generalized neural-network representation of high-dimensional potential-energy surfaces. Physical review letters, 98(14), p.146401.
[11] Zhang, L., Han, J., Wang, H., Car, R., E, W., (2018). Deep potential molecular dynamics: a scalable model with the accuracy of quantum mechanics. Physical review letters, 120(14), p.143001..
[12] Unke, O. T., Meuwly, M.,(2019). Machine learning force fields and coarse-grained variables in molecular simulations: Methods and applications, Physics Reports, 806, pp 1–55.
[13] Draxl, C., Scheffler, M., (2019). The NOMAD laboratory: from data sharing to artificial intelligence. Journal of Physics: Materials, 2(3), p. 036001.
[14] Gražulis, S., Chateigner, D., Downs, R.T., Yokochi, A.F., Quirós, M., Lutterotti, L., Manakova, E., Butkus, J., Moeck, P., Le Bail, A., (2009). Crystallography Open Database–an open-access collection of crystal structures. Applied Crystallography, 42(4), pp 726-729.
[15] Moniruzzaman, M.,Winey, K.I., (2006). Polymer nanocomposites containing carbon nanotubes. Macromolecules, 39(16), pp 5194-5205.
[16] Smith, A. B., Jones, C. D.,(2023). Recent advances in the mechanical characterization of polymer/CNT composites using molecular simulations, Composites Science and Technology, 225, p. 109500.
[17] Coleman, J.N., Khan, U., Blau, W.J., Gun’ko, Y.K., (2006). Small but strong: a review of the mechanical properties of carbon nanotube–polymer composites. Carbon, 44(9), pp 1624-1652..
[18] Zhang, X., Wang, Y., (2020). Mechanical properties of carbon nanotube/polymer composites, Carbon, 45, pp 1254-1260.
[19] Lee, S., Kim, H., (2020).Tensile behavior of polymer nanocomposites reinforced with carbon nanotubes, Polymer Testing, 85, p. 106439.
[20] Park, H., Lee, T., (2018).Thermal conductivity of graphene-based polymer composites, Advanced Materials, 30, p. 1802101.
[21] Kim, Y., Park, J., (2020).Thermal expansion behavior of carbon nanotube-reinforced polymer composites, Composites Science and Technology, 195, p. 108195.
