Pasaules materiālu zinātnes pasaulē atoma un molekulu sadarbība ir kā simfonija, kur katrs komponents spēlē savu būtisko lomu nākotnes celtniecībā. Viens īpaši svarīgs jautājums ir atrast ideālu elastības un izturības līdzsvērtību materiālos. MIT Datorzinātnes un mākslīgās intelekts laboratorijas (CSAIL) zinātnieki ir pieņēmuši šo izaicinājumu un izstrādājuši jaunievedumu, izmantojot computacionālo dizainu, lai atbrīvotu mikrostrukturēto materiālu pilno potenciālu.
Pētnieku komanda, kurai vadīja Beichen Li, devās izpētīt divu veidu pamatmateriālu lielu dizaina telpu: viena cietā un trauslā, otra mīksta un mīksto pretestību. To mērķis bija atrast optimālās mikrostruktūras, kas parāda ideālu stipruma un elastības līdzsvaru. Lai atvieglotu šo procesu, komanda izmantoja neironu tīklus kā aizstājējmodeļus simulācijām, ievērojami samazinot materiālu dizaina veikšanai nepieciešamo laiku un resursus.
Pētnieki sāka, 3D drukājot fotopolimērus un ieviešot specifiskas modificēšanas, piemēram, mazus iegriezumus un trijstūrainus griezumus. Pēc tam, kad paraugus pakļāva speciālam ultravioletā starojuma apstrādei, viņi novērtēja materiālu veiktspēju, izmantojot tīrīšanas testēšanu. Viņi vienlaikus izmantoja sarežģītas simulācijas, lai paredzētu un pilnveidotu materiāla īpašības pat pirms to fiziskas radīšanas.
Viņu pieejas īstā maģija slēpjas mikroskopiskā mērogā atšķirīgu materiālu saistīšanas sarežģītajā tehnikā. Pateicoties apvienotai stingru un pielāgojumu veidojošu vielu apvienojumam, viņi sasnieguši vēlamo stipruma un elastības līdzsvaru. Simulācijas cieši saskanēja ar fizisko testēšanas rezultātiem, kas apliecina metodoloģijas efektivitāti.
Lai orientētos mikrostruktūru sarežģītajā dizaina ainavā, komanda izstrādāja “Nerona tīkla paātrināto daudzmērķu optimizāciju” (NMO) algoritmu. Šis algoritms nepārtraukti pilnveido prognozes, novēršot plaisu starp simulācijām un reālās pasaules eksperimentiem.
Lai gan pētniecības process radīja izaicinājumus, piemēram, saglabāt 3D drukāšanas un neironu tīklu prognozēšanas, simulācijas un eksperimentu saskaņu, komanda ir apņēmusies padarīt procesu lietotājam draudzīgāku un mērogojamu. Galīgais mērķis ir automatizēt visu procesu, sākot no izgatavošanas līdz testēšanai un datu skaitļošanai, integrētā laboratorijas apkārtnē.
Šī pētījuma nozīme pārsniedz cieto mehānismu jomu. MIT CSAIL komandas izstrādātā metode var pielāgot dažādām nozarēm, ieskaitot polimēru hīmiju, šķidrumu dinamiku, meteoroloģiju un robotiku. Ar optimizētu mikrostrukturētu materiālu potenciālu uzlabot dažādu industrijas nozaru veiktspēju un izturību, šī pētniecība atklāj bezgalīgas inovācijas iespējas.
The source of the article is from the blog radiohotmusic.it