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新的人工智能工具发现具有不寻常特性的现实超材料

摘要 普通材料的特性(例如刚度和柔韧性)由材料的分子组成决定,但超材料的特性则由构建它们的结构的几何形状决定。研究人员以数字方式设计这些结...

普通材料的特性(例如刚度和柔韧性)由材料的分子组成决定,但超材料的特性则由构建它们的结构的几何形状决定。研究人员以数字方式设计这些结构,然后进行 3D 打印。由此产生的超材料可能表现出不自然和极端的特性。例如,研究人员设计了超材料,尽管它是固体,但其行为却像流体一样。

“传统上,设计师使用可用的材料来设计新设备或机器。问题是可用材料属性的范围是有限的。我们想要拥有的一些特性在自然界中并不存在。我们的方法是:告诉我们您想要拥有什么特性,我们就会设计出具有这些特性的合适材料。然后你得到的并不是真正的材料,而是介于结构和材料之间的某种东西,一种超材料”,生物机械工程系的阿米尔·扎德普尔教授说。

逆向设计

这样的材料发现过程需要解决所谓的逆问题:找到产生所需属性的几何形状的问题。众所周知,逆问题很难解决,这就是人工智能发挥作用的地方。代尔夫特理工大学的研究人员开发了深度学习模型来解决这些逆问题。

“即使过去解决了逆问题,它们也受到简化假设的限制,即小规模几何体可以由无限数量的构建块构成。这一假设的问题在于,超材料通常是通过 3D 打印制造的,而真正的 3D 打印机的分辨率有限,这限制了给定设备中适合的构建块的数量,”第一作者 Helda Pahlavani 博士说。

代尔夫特理工大学研究人员开发的人工智能模型突破了任何此类简化假设,开辟了新天地。“所以我们现在可以简单地问:您的制造技术允许您在设备中容纳多少个构建模块?然后,该模型会找到几何形状,为您提供实际可以制造的构建块数量所需的属性。”

释放全部潜力

先前研究中忽视的一个主要实际问题是超材料的耐久性。大多数现有设计一旦使用几次就会损坏。这是因为现有的超材料设计方法没有考虑耐用性。“到目前为止,这只是关于可以实现哪些属性。我们的研究考虑了耐用性,并从大量候选设计中选择了最耐用的设计。这使得我们的设计变得非常实用,而不仅仅是理论上的冒险。”Zadpoor 说道。

该出版物的通讯作者、助理教授穆罕默德·J·米尔扎利 (Mohammad J. Mirzaali) 表示,超材料的可能性似乎无穷无尽,但其全部潜力还远未实现。这是因为目前寻找超材料的最佳设计仍然主要基于直觉,涉及反复试验,因此是劳动密集型的。使用逆向设计过程(将所需特性作为设计的起点)在超材料领域仍然非常罕见。“但我们认为我们所采取的步骤在超材料领域是革命性的。它可能会带来各种新的应用。” 其可能应用于骨科植入物、手术器械、软机器人、自适应镜子和外骨骼套装。

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