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第三个千年工程正在应对材料科学和工程领域的新挑战。特别是，材料工程的进步，加上数据采集、处理和挖掘以及人工智能的进步，为设计新材料和新产品提供了新的思维方式。此外，这还催生了将原材料数据和加工与诱导特性和性能联系起来的新范式。一方面，这种联系可以完全基于数据驱动，即仅基于获得的实验数据从头开始创建模型，例如使用统计方法或高级机器学习方法。这类模型特别明显的优势是不需要先验地纳入任何简化或假设，并且可以实时预测，从而实现特定材料/工艺的所谓数字孪生。然而，这种方法通常面临一些普遍的挑战，例如需要（可能不必要地）庞大而全面的数据集，因为它们仅依赖于数据本身，并且只允许在调查/训练的数据空间内进行预测。应对预测材料中复杂的加工-结构-性能关系的挑战的另一种方法是通过数据和机器学习工具增强现有的基于物理的模型，即将基于物理的模型（通常称为虚拟孪生）与基于数据的模型结合起来，得到所谓的混合孪生 [1]。在这方面，基于物理的模型可能存在的偏差依赖于大量的简化和假设，可以通过基于数据驱动的方法修正模型来弥补，即结合两种模型的优点。本专题汇集了有关新颖的想法和概念的贡献，利用数据和人工智能解决了几个关键挑战： • 提出新的数据生成和数据挖掘技术； • 提出新的数据和数据驱动模型的可视化、分类、建模、提取知识、解释和认证技术； • 处理数据，当其他模型不存在、太复杂或太差而无法做出有价值的预测时，从头创建数据驱动模型； • 处理数据以增强现有的基于物理的模型，提高预测能力的质量，同时使数据更加智能。
利用数据和人工智能增强材料加工和性能
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