Physics-informed AI framework for multiscale design, discovery, and optimization of polymer nanocomposite microstructures using neural operators

Abstract Polymer nanocomposites exhibit highly nonlinear viscoelastic behavior influenced by complex multiscale microstructural interactions between nanofillers and the polymer matrix. Existing data-driven models such as ANN, RNN, GRU, and LightGBM show limitations in capturing spatial–temporal oper...

Ամբողջական նկարագրություն

Մատենագիտական մանրամասներ

Հիմնական հեղինակներ:	Natrayan Lakshmaiya, Naveen Kilari, CH Ajay, Seeniappan Kaliappan, Ramya Maranan, Anand Rajendran, Wubishet Degife Mammo
Ձևաչափ:	Artigo
Լեզու:	Inglês
Հրապարակվել է:	Nature Portfolio 2026-05-01
Շարք:	Scientific Reports
Խորագրեր:	Neural operators Sustainability AI-driven design Polymer nanocomposites Multiscale optimization Innovation
Առցանց հասանելիություն:	https://doi.org/10.1038/s41598-026-51738-x
Ցուցիչներ:	Ավելացրեք ցուցիչ Չկան պիտակներ, Եղեք առաջինը, ով նշում է այս գրառումը!