作者:By Abhimanyu Ghoshal
使用机器学习,加拿大的一组研究人员创造了超高强度的碳纳米亚品植物,从而产生了一种与碳钢一样强的材料,但仅与泡沫塑料一样致密。
该小组指出,上个月,这是AI的该分支首次用于优化纳米构造的材料。多伦多大学的彼得·塞尔斯(Peter Serles),是描述这项工作的论文高级材料, praised the approach, saying, "It didnât just replicate successful geometries from the training data; it learned from what changes to the shapes worked and what didnât, enabling it to predict entirely new lattice geometries."
To quickly recap, nanomaterials are engineered by arranging atoms or molecules in precise patterns, much like constructing structures with extremely tiny LEGO blocks.这些材料由于其纳米级尺寸而经常表现出独特的特性。
这些原子或分子在重复三维模式中排列,称为晶格。晶格由定期间隔点(称为晶格点)组成,该点定义了材料的周期性结构。这种有序的排列会影响材料的物理,化学和电子特性。
研究人员与韩国的一个团队合作,并应用了所谓的多目标贝叶斯优化机器学习算法。它的作用是预测最佳的几何形状,以增强压力分布并提高强度与重量比,以达到新型的纳米体系结构。
多伦多大学
接下来,他们使用了两光子聚合3D打印机,使用高分辨率添加剂制造技术创建精确的纳米级原型。他们使用的机器Nanoscribe Photonic Professional GT2是说要花费数十万美元。
他们的纳米质体经受住了钛含量的五倍。这导致了一种强壮,僵硬而轻的材料,有可能在航空航天制造应用中使用。
Serles指出:“如果您用这种材料代替飞机上钛制成的组件,那么您将每年每年每年替换的材料每年节省80升的燃料。”
多伦多大学
该团队打算继续其工作,以在这种静脉下开发更强大,更密集的材料,并找出在不破坏银行的情况下使用这些材料设计制造组件的方法。
来源:多伦多大学