材料测试在各个行业的产品开发和制造中至关重要。它确保了产品能够在其预期应用中承受恶劣的环境条件。

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研究人员和工程师评估了在建筑、桥梁、飞机和其他结构中使用材料的性能，确保其在各种条件下的安全、可靠和高效的性能。

在这方面，人工智能(AI)和机器学习(ML)正在彻底改变传统的测试方法，传统方法可能耗时、昂贵，而且往往范围有限。

材料测试中的人工智能和机器学习

提高人工智能和ML材料测试的准确性

人工智能算法通过处理大量的数据集、识别复杂模式和做出精确预测，来提高材料测试的准确性和效率。例如，人工智能分析在测试过程中产生的大量数据，包括传感器测量、图像和历史记录，识别这些数据中的模式和相关性。

人工智能模型可以被训练来预测材料性能，如机械强度、抗疲劳性和腐蚀敏感性，帮助研究人员在不进行广泛物理测试的情况下优化特定应用的材料选择。

同样，数据分析和报告生成等重复性任务可以使用人工智能和ML实现自动化，这使研究人员能够专注于复杂的问题解决和材料设计，同时显著减少了时间和成本。

使用人工智能来预测材料的特性和行为

人工智能模型正被用于根据材料的组成和加工历史来预测材料的屈服强度、抗拉强度和延展性。

例如，最近的一项研究探索了人工智能来增强评估混凝土抗压强度的无损检测(NDT)方法。传统的NDT方法，如回弹锤(RH)和超声波脉冲速度(UPV)测试，产生的结果往往不如破坏性检测准确。

该研究应用人工智能模型，包括自适应神经模糊推理系统(ANFIS)、支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANNs)，来更精确地预测具体强度。通过分析来自98个现场混凝土样本的数据，人工智能模型比传统的统计方法显著提高了准确性。

ML技术还可以分析来自各种测试方法的数据，如拉伸和疲劳测试，预测材料在不同应力条件下的行为，使材料具有针对特定应用的定制性能。

在开发NDT方法中的机器学习

NDT对于在不造成损坏的情况下评估材料是至关重要的。机器学习算法可以分析由x射线照相和超声波检测等NDT方法产生的复杂图像和信号，比传统方法具有更高的精度和灵敏度来检测缺陷。

研究人员正在开发人工智能系统，用于分析应力测试中的声波辐射，识别材料中潜在的裂纹或损伤。例如，2019年的一项研究开发了人工智能系统，用于分析纤维增强复合材料结构的应力测试过程中的声发射。他们使用人工神经网络来增强对这些材料的局部应力暴露和失效的预测。

人工智能系统通过检测声波辐射信号来预测失效载荷，这些信号是在裂纹增长等内部位移过程中释放的超声应力波。这种方法允许准确预测结构的完整性，而不需要进行全面的破坏性检测，这大大减少了与大规模结构评估相关的时间和成本。

在2019年的另一项研究中，研究人员探索了机器学习对NDT的应用，即使用低成本的外部传感器来检测隐藏的材料损伤。该研究涉及一个多领域的模拟来评估各种ML模型和算法，包括支持向量机、神经网络和决策树。

研究人员通过使用质量-弹簧网络来模拟被测设备，证明了人工智能系统在预测有噪声传感器数据的内部损伤方面的有效性。

虽然深度学习模型很流行，但他们发现，更简单的ML技术，如决策树和单层感知器，也可以提供可靠且准确的预测，有时更有效。

该研究强调了将ML与廉价传感器集成用于实时结构健康监测和损伤检测的潜力。

在材料测试系统中集成人工智能的公司

有几家公司正在将 AI 和 ML集成到他们的材料测试系统中。例如，油田服务公司贝克休斯公司利用人工智能分析来自井下传感器的数据，优化钻井作业，并确保油井的完整性。

类似地，Siemens Simcenter Culgi 软件使用机器学习来分析过去的模拟和真实世界的数据，允许工程师快速和准确地预测产品性能。

集成方面的挑战和解决方案

人工智能和ML在材料测试方面具有巨大的潜力，但也面临着挑战。将人工智能与现有的测试框架集成需要进行重大的技术和方法调整。

训练有效的人工智能模型需要大量高质量的数据，并且确保数据的准确性是必要的，因为不准确的数据可能会产生错误的预测。理解人工智能模型是如何进行预测的也很困难，这需要在人工智能驱动的材料测试中建立信任。

这些挑战可以通过持续地研究、标准化的数据格式开发和不同学科之间的协作来解决。

未来展望

人工智能系统有望在未来的材料测试中发挥重要作用。用于实时监测和预测维护的人工智能系统可以在故障发生之前进行主动干预。此外，人工智能与物联网(IoT)设备的集成提供了持续的、现场的材料测试和监测的潜力。

材料测试中的人工智能可能会影响行业标准和测试方法，纳入人工智能驱动的预测模型，从而产生更高效和准确的评估过程。这一转变将提高行业开发和部署先进材料的能力。