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姚裕貴/劉瑞斌JMCA: 機(jī)器學(xué)習(xí)輔助快速預(yù)測小劑量含能材料的爆轟性能

單分子含能材料（EM）的快速、可重復(fù)和定量性能評(píng)估是一項(xiàng)重大挑戰(zhàn)，它限制了EM的定制應(yīng)用和新的高能量密度材料的開發(fā)。目前，基于激光的檢測技術(shù)被認(rèn)為是一種有前途的EM診斷工具。

在此，北京理工大學(xué)姚裕貴教授、劉瑞斌教授等人提出了一種基于小劑量的替代方法，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法從激光誘導(dǎo)的沖擊波圖像中快速檢測爆速（DV）、爆熱（HoD）、爆體積（VoD）、爆壓（DP）和爆溫（DT）。首先，作者基于時(shí)間分辨的羽流動(dòng)力學(xué)和光譜發(fā)射特性研究表明，當(dāng)爆炸等離子體中的汽化原子與氣態(tài)產(chǎn)物或電離空氣中的氧和氮發(fā)生反應(yīng)時(shí)，等離子體內(nèi)部的放熱化學(xué)反應(yīng)決定了在25 μs左右發(fā)生的爆轟特性。

因此，作者合理地提出了一種基于25 μs左右的高速激光誘導(dǎo)沖擊波圖像的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并將其作為27種常規(guī)單分子炸藥的爆轟參數(shù)預(yù)測的新實(shí)驗(yàn)和檢測策略。通過HOG特征提取和線性SVR算法給出了DV、HoD、VoD、DP、DT高精度標(biāo)定模型，所有模型的平均相對誤差（ARETe）均在5%以內(nèi)，特別是DV定量分析模型的最大相對誤差（MRETe）僅為3.47%。

圖1. SVR模型的訓(xùn)練和預(yù)測流程圖

這項(xiàng)研究表明，將微爆化學(xué)反應(yīng)過程的揭示與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合是一種有效且準(zhǔn)確的宏觀爆轟參數(shù)定量預(yù)測方法。與傳統(tǒng)的爆轟性能測試方法相比，基于時(shí)間分辨成像的機(jī)器學(xué)習(xí)方法具有以下優(yōu)點(diǎn)：

i）更高的安全性。激光誘導(dǎo)微爆炸的反應(yīng)區(qū)只在幾毫米之內(nèi)，該方法足夠安全且可在任何實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行操作；

ii）減少金錢和時(shí)間成本。只需微克到毫克即可同時(shí)獲得多個(gè)爆轟參數(shù)，大大降低了金錢和時(shí)間成本。

iii）更高的可重復(fù)性和相當(dāng)?shù)臏?zhǔn)確度。該方法預(yù)測的所有爆轟參數(shù)的ARETe均小于5%。傳統(tǒng)方法測得的爆轟參數(shù)重復(fù)性和準(zhǔn)確性較差，尤其是DT的ARETe甚至達(dá)20%。

總之，這種基于時(shí)間分辨成像的機(jī)器學(xué)習(xí)模型在安全性、成本、可重復(fù)性和準(zhǔn)確性方面表現(xiàn)出具有競爭力的性能，為快速、安全、高精度診斷各種電磁場的性能帶來了廣泛的應(yīng)用前景。

圖2. 測試集樣本爆轟參數(shù)的測試結(jié)果

Fast explosive performance prediction via small-dose energetic materials based on time-resolved imaging combined with machine learning, Journal of Materials Chemistry A 2022. DOI: 10.1039/D2TA02626K

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