供稿人：郑誉、连芩 供稿单位：西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室 发布日期：2024-01-31
设计和打印具有可定制架构的超材料能够超越其组成材料，实现前所未有的机械行为。然而，由于多设计目标、非线性行为和工艺相关制造误差的挑战，现有的超材料逆设计方法尚未成熟，无法获得全部的期望行为。弗吉尼亚理工大学Chan等[1]开发了一种快速逆设计方法，利用生成式机器学习和增材制造方法，可以创建几乎所有可能的单轴压应力——应变曲线，打印出具有定制机械特性的超材料。
该快速逆设计方法的原理如图1所示：利用逆向和代理正向神经网络（NN）模型，输入用户自定义的单轴压缩应力——应变曲线和制造参数，输出一组最佳设计参数来描述一个晶格设计。为实现这一目标，该团队开发了一系列晶格单元，能够在单调和循环压缩载荷下捕获不同的曲线形状，涵盖了晶格的广泛力学行为。这些单元作为构建块，用于创建两种不同（柔性和脆性）聚合物基础材料区分的训练数据集。机器学习管道从中学习各种机械行为、拓扑结构和工艺相关制造误差之间的关系，并生成复制目标应力——应变曲线的可打印晶格。这种方法允许创建具有完全可定制的机械性能的材料，同时考虑了制造过程误差和非线性行为。
图1 基于机器学习的快速逆设计方法
图2 设计空间、可绘制的应力——应变曲线路径和结构单元及实验设计验证
为了证明设计过程的可定制性，该团队通过图形化剪裁从商业中底测量的应力——应变曲线来反向设计鞋中底，以提高运动性能。中底在不同的载荷水平下被划分为四个部分，并通过裁剪基线曲线来创建每个部分的目标应力——应变曲线，以最大限度地提高运行推进力和缓冲。量身定制的中底包括坚硬但舒适的脚趾部分，更坚固和更高的推进前足部分，以及更硬但能量耗散的后跟部分。根据基材应变率与力学性能的尺度关系对目标曲线进行缩放，利用准静态训练数据对运行场景下的动态响应进行反设计。该鞋中底结构逆设计如图3所示。
图3 一种鞋中底结构逆设计证明应力——应变曲线的可剪裁性
该团队的快速逆设计方法代表了逆向设计满足规定但具有复杂性为材料的起点，该方法有可能绕过迭代的设计制造周期，为可定制机械特性的超材料开发开创了道路。