通过自主主动学习实现三维可编程力学的泡沫
材料科学
2024-07-09 v1 软凝聚态物质
摘要
泡沫因其本质的通用性而广泛应用于填充、保温和声学消声等领域。先前的工作表明，通过黏性线印刷（Viscous Thread Printing，VTP）三维打印的泡沫原则上可以将3D打印的灵活性与传统泡沫的力学性能相结合。然而，由于缺乏可预测的工艺-性能关系，先前工作的普适性受到限制。在本工作中，我们利用一种自驾实验室，该实验室结合了自动化实验和机器学习，以识别在其中使用VTP并具有可编程力学性能的尺寸一致材料的工艺子空间。在开展此过程的过程中，我们发现了VTP层厚度的一种内在自稳特性，这一特征对于将其扩展到新的材料和系统具有重要意义。构建了几个复杂的示例，以说明通过VTP生产的泡沫所启用的新能力，包括1D梯度矩形板、2D局部刚性区域的鞋垫矫形器以及通过电缆驱动的人形手臂实现编程化三维变形。针对热塑性聚氨酯（TPU）和聚乳酸（PLA） filaments 开发并验证了预测映射模型，表明可以为任何适用于材料浸渍（ME）3D打印的材料训练模型。
引用
@article{arxiv.2407.06051,
title = {Foams with 3D Spatially Programmed Mechanics Enabled by Autonomous Active Learning on Viscous Thread Printing},
author = {Brett Emery and Kelsey L. Snapp and Daniel Revier and Vivek Sarkar and Masa Nakura and Keith A. Brown and Jeffrey Ian Lipton},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.06051},
year = {2024}
}
备注
23 pages, 7 figures