Abstract

Artificial Intelligence (AI) is a broad discipline that uses powerful algorithms to emulate important aspects of human intelligence. Provided by the Industry 4.0 revolution, AI is increasingly applied in different fields from research to production. One of these fields is Materials Science and Engineering (MSE) which studies the relationships between processing, structure, properties, and performance of materials. The application of AI to MSE has triggered the invention of new materials to satisfy the demanding requirements in myriad sectors through the years. In this context, the “MSE paradigm” emerged as a framework to define these relationships supported by the available technologies at the corresponding time. This is how Polymer Matrix Composites (PMC) were synthesized. During the last years, they have turned from a futuristic solution to a necessity due to the wide range of advantages they offer concerning other conventional materials. The present work presents a modified approach to the MSE paradigm with the application of AI algorithms. An overview of the research advances from 2003 to 2019 in each fundamental link of the proposed MSE paradigm for PMC is exhibited in an organized fashion. This article must serve engineers and scientists working at the intersection of mechanical engineering, materials science and computer science to identify trendy topics in these fields. It aims to represent a starting point for developing innovative methods and proposing new research topics in the framework of the MSE paradigm powered by AI for PMC.

摘要

人工智能 (AI) 是一门广泛的学科，它使用强大的算法来模拟人类智能的重要方面。在工业 4.0 革命的推动下，人工智能越来越多地应用于从研究到生产的不同领域。其中一个领域是材料科学与工程 (MSE)，它研究材料的加工、结构、性能和性能之间的关系。多年来，人工智能在 MSE 中的应用引发了新材料的发明，以满足众多行业的苛刻要求。在这种情况下，“MSE 范式”作为一个框架出现，用于定义相应时间可用技术支持的这些关系。这就是聚合物基复合材料 (PMC) 的合成方式。在过去的几年里，由于与其他传统材料相比，它们具有广泛的优势，因此它们已从一种未来主义的解决方案转变为一种必需品。目前的工作通过应用 AI 算法提出了一种改进的 MSE 范式方法。以有组织的方式展示了 2003 年至 2019 年在提议的 PMC 的 MSE 范式的每个基本环节中的研究进展。本文必须为在机械工程、材料科学和计算机科学交叉领域工作的工程师和科学家服务，以确定这些领域的热门话题。它旨在代表在由 AI 为 PMC 提供支持的 MSE 范式框架内开发创新方法和提出新研究课题的起点。目前的工作通过应用 AI 算法提出了一种改进的 MSE 范式方法。以有组织的方式展示了 2003 年至 2019 年在提议的 PMC 的 MSE 范式的每个基本环节中的研究进展。本文必须为在机械工程、材料科学和计算机科学交叉领域工作的工程师和科学家服务，以确定这些领域的热门话题。它旨在代表在由 AI 为 PMC 提供支持的 MSE 范式框架内开发创新方法和提出新研究课题的起点。目前的工作通过应用 AI 算法提出了一种改进的 MSE 范式方法。以有组织的方式展示了 2003 年至 2019 年在提议的 PMC 的 MSE 范式的每个基本环节中的研究进展。本文必须为在机械工程、材料科学和计算机科学交叉领域工作的工程师和科学家服务，以确定这些领域的热门话题。它旨在代表在由 AI 为 PMC 提供支持的 MSE 范式框架内开发创新方法和提出新研究课题的起点。以有组织的方式展示了 2003 年至 2019 年在提议的 PMC 的 MSE 范式的每个基本环节中的研究进展。本文必须为在机械工程、材料科学和计算机科学交叉领域工作的工程师和科学家服务，以确定这些领域的热门话题。它旨在代表在由 AI 为 PMC 提供支持的 MSE 范式框架内开发创新方法和提出新研究课题的起点。以有组织的方式展示了 2003 年至 2019 年在提议的 PMC 的 MSE 范式的每个基本环节中的研究进展。本文必须为在机械工程、材料科学和计算机科学交叉领域工作的工程师和科学家服务，以确定这些领域的热门话题。它旨在代表在由 AI 为 PMC 提供支持的 MSE 范式框架内开发创新方法和提出新研究课题的起点。