聚乙烯（PE）被用作这些仿真的主要基体材料，因为它是一种具有高度可预测力学行为的代表性各向同性聚合物。选择它的驱动因素是对稳定的弹性模量和泊松比的需求，以确保仿真能够准确地复制鞋类缓冲等应用中遇到的压缩力的物理现实。
使用聚乙烯可提供一致的力学基准。这种稳定性使得创建可靠的性能基准成为可能，这对于训练和验证用于晶格结构设计的机器学习算法至关重要。
聚乙烯的力学性能
稳定的材料常数
在力学仿真中，输入变量的变化会导致输出不可靠。聚乙烯之所以受到青睐，是因为它具有稳定的弹性模量和泊松比。
这些一致的性能减少了仿真数据中的噪声。这确保了晶格性能的变化归因于结构的几何形状，而不是材料本身的波动。
各向同性行为
聚乙烯被归类为典型的各向同性聚合物。这意味着其力学性能在所有方向上都是相同的。
使用各向同性材料可以简化仿真的复杂性。它提供了一种标准行为，可以有效地模拟通用聚合物在应力下的响应方式，防止方向性异常扭曲结果。
在仿真和人工智能中的应用
模拟压缩响应
这些仿真的主要目标，特别是在鞋类缓冲方面，是了解晶格如何承受重量和冲击。
聚乙烯能够准确地反映聚合物晶格在压缩下的力学响应。它模仿了预测鞋底在使用过程中如何压缩和回弹所必需的现实物理属性。
机器学习的基准测试
先进的晶格设计通常依赖机器学习（ML）算法来优化结构。为了正确运行，这些算法需要高质量的真实数据。
通过提供可靠的性能基准，PE 确保 ML 模型在准确的物理交互上进行训练。它充当“控制”变量，使算法能够学习晶格形状与力学性能之间的有效关系。
理解局限性
标准化的权衡
虽然聚乙烯是一个优秀的基准，但它代表了一种“典型”的聚合物。
如果您的特定应用涉及具有高度不规则或各向异性（属性随方向变化）的材料，PE 可能会过度简化力学响应。它是一个用于验证的基准工具，不一定在所有情况下都适用于所有特殊材料的通用替代品。
为您的仿真做出正确选择
为了最大限度地提高仿真策略的价值，请将您的材料选择与您的具体技术目标相结合：
- 如果您的主要重点是训练机器学习模型：使用聚乙烯生成一致的、低噪声的数据集，为您的算法建立可靠的真实基准。
- 如果您的主要重点是鞋类缓冲分析：依靠聚乙烯准确模拟行业标准鞋底典型的压缩力学响应。
最终，聚乙烯提供了稳定性和物理准确性之间的必要平衡，可以将理论晶格设计转化为经过验证的数据驱动解决方案。
总结表：
| 特征 | 仿真中的力学优势 | 它对晶格设计的重要性 |
|---|---|---|
| 各向同性行为 | 所有方向上的属性相同 | 简化计算并防止方向偏差 |
| 稳定的常数 | 一致的弹性模量和泊松比 | 确保性能变化是由于几何形状，而不是材料噪声 |
| 压缩响应 | 可预测的应力/应变反应 | 准确模拟现实世界的鞋类缓冲性能 |
| 机器学习基准测试 | 高质量的真实数据 | 为训练优化算法提供可靠的基准 |
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参考文献
- Mohammad Javad Hooshmand, Mohammad Abu Hasan Khondoker. Machine Learning Algorithms for Predicting Mechanical Stiffness of Lattice Structure-Based Polymer Foam. DOI: 10.3390/ma16227173
本文还参考了以下技术资料 3515 知识库 .
