新方法简化了复杂材料的施工过程

工程师们不断寻找具有新颖、理想的性能组合的材料。例如，超强轻质材料可用于使飞机和汽车更加节能，或者多孔且生物力学友好的材料可用于骨植入物。

细胞超材料——由以各种模式重复的单元或细胞组成的人造结构——可以帮助实现这些目标。但很难知道哪种细胞结构会产生所需的特性。即使人们关注的是由较小的构件(如互连梁或薄板)组成的结构，也有无数种可能的布置需要考虑。因此，工程师只能手动探索所有假设可能的细胞超材料中的一小部分。

麻省理工学院和奥地利科学技术研究所的研究人员开发了一种计算技术，使用户可以更轻松地从任何较小的构建块中快速设计超材料单元，然后评估所得超材料的特性。

他们的方法就像超材料的专用 CAD(计算机辅助设计)系统一样，允许工程师快速对非常复杂的超材料进行建模，并对可能需要数天时间才能开发的设计进行实验。用户友好的界面还使用户能够探索潜在超材料形状的整个空间，因为所有构建块都可以使用。

“我们提出了一种表示方法，可以涵盖工程师传统上感兴趣的所有不同形状。因为你可以用相同的方式构建它们，这意味着你可以在它们之间更流畅地切换，”麻省理工学院电气工程和计算机科学说研究生 Liane Makatura，该技术论文的共同主要作者。

Makatura 与麻省理工学院博士后 Bohan Wang 共同撰写了这篇论文。Yi-Lu Chen，奥地利科学技术研究所(ISTA)研究生;Bolei Deng，麻省理工学院博士后;ISTA 教授 Chris Wojtan 和 Bernd Bickel;资深作者 Wojciech Matusik 是麻省理工学院电气工程和计算机科学教授，领导麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室的计算设计和制造小组。该研究将在 SIGGRAPH 上展示。

统一方法

当科学家开发细胞超材料时，她通常首先选择一种用于描述其潜在设计的表示形式。此选择决定了可用于探索的形状集。

例如，她可能会选择一种使用许多互连梁来表示超材料的技术。然而，这阻止了她探索基于其他元素的超材料，例如薄板或球体等 3D 结构。这些形状由不同的表示形式给出，但到目前为止，还没有一种统一的方法来用一种方法描述所有形状。

“通过提前选择特定的子空间，你会限制你的探索并引入基于你的直觉的偏见。虽然这可能很有用，但直觉可能是不正确的，并且对于您的特定应用来说，其他一些形状可能也值得探索，”Makatura 说。

她和她的合作者退后一步，仔细研究了不同的超材料。他们发现构成整体结构的形状可以很容易地用低维形状来表示——梁可以简化为线，或者薄壳可以压缩为平坦的表面。

他们还注意到，细胞超材料通常具有对称性，因此只需要表示结构的一小部分。其余部分可以通过旋转和镜像最初的部分来构建。

“通过结合这两个观察结果，我们得出了这样的想法：细胞超材料可以很好地表示为图形结构，”她说。

通过基于图形的表示，用户可以使用由顶点和边创建的构建块来构建超材料骨架。例如，要创建梁结构，需要在梁的每个端点放置一个顶点，并用一条线将它们连接起来。

然后，用户使用该线上的函数来指定梁的厚度，该厚度可以变化，以便梁的一部分比另一部分厚。

曲面的过程类似 - 用户用顶点标记最重要的特征，然后选择一个求解器来推断曲面的其余部分。

这些易于使用的求解器甚至允许用户快速构建高度复杂的超材料，称为三周期最小表面(TPMS)。这些结构非常强大，但开发它们的通常过程是艰巨的并且容易失败。

“通过我们的展示，您还可以开始组合这些形状。也许同时包含 TPMS 结构和梁结构的单元可以为您提供有趣的特性。但到目前为止，这些组合还没有得到任何程度的探索，”她说。

在该过程结束时，系统输出整个基于图形的过程，显示用户为达到最终结构而采取的每项操作 - 所有顶点、边、求解器、变换和加厚操作。

在用户界面中，设计人员可以在构建过程中的任何点预览当前结构，并直接预测某些属性，例如其刚度。然后，用户可以迭代地调整一些参数并再次评估，直到达到合适的设计。

用户友好的框架

研究人员使用他们的系统重新创建了跨越许多独特类别的超材料的结构。一旦他们设计好骨架，每个超材料结构只需几秒钟即可生成。

他们还创建了自动探索算法，为每个算法提供了一套规则，然后在他们的系统中将其放开。在一项测试中，算法在大约一小时内返回了 1,000 多个潜在的基于桁架的结构。

此外，研究人员还对 10 名几乎没有超材料建模经验的人进行了一项用户研究。用户能够成功地对他们给出的所有六种结构进行建模，并且大多数人都认为程序图表示使过程变得更容易。

“我们的代表让人们更容易接触到各种结构。我们对用户生成 TPMS 的能力感到特别满意。即使对于专家来说，这些复杂的结构通常也很难生成。尽管如此，我们研究中的一种 TPMS 在所有六种结构中具有最低的平均建模时间，这令人惊讶且令人兴奋，”她说。

未来，研究人员希望通过结合更复杂的骨骼增厚程序来增强他们的技术，以便该系统可以模拟更广泛的形状。他们还想继续探索自动生成算法的使用。

从长远来看，他们希望使用该系统进行逆向设计，其中指定所需的材料属性，然后使用算法来找到最佳的超材料结构。

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