主要观点总结
上海交通大学特种材料研究团队利用机器学习技术实现了超结构复杂断裂行为的空间编程，首次在超结构中实现可编程的断裂强化现象。该研究具有广泛的应用前景，可应用于具有断裂风险的材料与结构设计领域。创新地通过机器学习模型预测超结构的断裂行为，并建立超结构断裂强化理论和裂纹控制机制。研究成果标志着超结构设计的巨大进步，具有巨大的应用潜力。
关键观点总结
关键观点1: 研究团队利用机器学习技术实现了超结构复杂断裂行为的空间编程，并模拟了自然界中的材料断裂调控机制。
该团队首次在超结构中实现可编程的断裂强化现象，如茹裂纹弯曲、裂纹偏转、裂尖钝化等。
关键观点2: 该研究提升了断裂能量密度，得益于裂尖相互作用、裂纹屏蔽、加固桥接以及这些机制的协同作用。
与传统超结构相比，这些结构在断裂能量密度方面实现了高达1235%的显著提升。
关键观点3: 该研究将AI技术引入超结构断裂预测与阻裂难题的解决，实现了复杂断裂的精确预测、控制与基于应用场景的智能阻裂设计。
机器学习模型能够在短短1秒钟内预测数千个元胞的不同断裂方式，极大地提升了人们对超结构断裂行为的理解和预测能力。
文章预览
近期，上海交通大学特种材料研究团队利用机器学习技术开发了一种创新的设计方法，实现了在微观尺度上对超结构复杂断裂行为的空间编程。 通过模仿自然界中观察到的材料宏微观断裂调控机制，不仅首次在超结构中实现可编程茹裂纹弯曲、裂纹偏转、裂尖钝化等自然界独有的断裂强化现象，还能针对指定的裂纹路径进行编程设计。 研究显示， 与传统超结构相比，这些结构在断裂能量密度方面实现了高达 1235% 的显著提升，这主要得益于裂尖相互作用、裂纹屏蔽、加固桥接以及这些机制的协同作用。 图丨特种材料研究团队（来源： 王洪泽 、 吴一 ） 材料不可预测、灾难性的断裂是长期困扰多学科领域的重大难题，由于这项技术首次利用超结构解决了工程材料在服役过程中的断裂预测与阻裂难题，其在材料、机械等多学科领域具有重要意义，并
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