Los ingenieros del MIT han desarrollado una nueva aleación de aluminio que se puede imprimir en 3D, resistir el calor extremo y alcanzar niveles de resistencia superiores al aluminio convencional. Las pruebas muestran que el material es cinco veces más resistente que el aluminio fabricado mediante técnicas de fabricación estándar.
La aleación se fabrica combinando aluminio con otros elementos, que se seleccionan mediante un proceso que combina la simulación por ordenador con el aprendizaje automático. Este método reduce drásticamente la búsqueda de la receta adecuada. Los métodos tradicionales requerían evaluar más de 1 millón de posibles combinaciones de ingredientes, pero el modelo de aprendizaje automático redujo ese número a 40 opciones prometedoras antes de identificar la mejor fórmula.
Cuando los investigadores imprimieron la aleación y la sometieron a pruebas mecánicas, los resultados coincidieron con sus predicciones. El metal impreso funciona a la par de las aleaciones de aluminio más resistentes que se producen actualmente mediante fundición convencional.
Un metal ligero con gran potencial industrial
El equipo cree que el nuevo aluminio imprimible podría fabricar materiales más fuertes, ligeros y resistentes al calor para motores a reacción, incluidas las aspas de los ventiladores. Hoy en día, estas hojas suelen estar hechas de titanio (que es más de un 50 por ciento más pesado y puede costar 10 veces más que el aluminio) o de materiales compuestos avanzados.
“Si podemos utilizar materiales más ligeros y de mayor resistencia, ahorraremos mucha energía para la industria del transporte”, afirmó Mohadesseh Taheri-Mousavi, quien dirigió la investigación como postdoctorado en el MIT y ahora es profesor asistente en la Universidad Carnegie Mellon.
John Hart, profesor de la promoción de 1922 y jefe del departamento de ingeniería mecánica del MIT, dice que los beneficios se extienden más allá de la aviación. “Dado que la impresión 3D puede crear geometrías complejas, ahorrar material y permitir diseños únicos, vemos esta aleación imprimible como algo que también podría usarse en bombas de vacío avanzadas, automóviles de alta gama y dispositivos de refrigeración para centros de datos”.
Las descripciones de puestos aparecen en revistas. Materiales avanzados. Los coautores del MIT incluyen a Michael Xu, Clay Hauser, Shaolo Wei, James LeBeau y Greg Olson, los colaboradores adicionales Florian Hengsbach y Mirko Schaeper de la Universidad de Paderborn en Alemania, y Zhaoxuan Ji y Benjamin Glaser de la Universidad Carnegie Mellon.
De los desafíos del aula a los avances en materiales
El proyecto tiene sus raíces en un curso del MIT que Taheri-Mousavi tomó en 2020, impartido por Greg Olson, profesor de práctica en el Departamento de Ciencia e Ingeniería de Materiales. La clase se centra en el uso de simulaciones computacionales para diseñar aleaciones de alto rendimiento. Las aleaciones se forman combinando múltiples elementos y determinan la resistencia de la aleación específica y otras propiedades clave.
Olson desafió a los estudiantes a crear una aleación de aluminio imprimible más fuerte que cualquiera que existiera en ese momento. La resistencia del aluminio depende en gran medida de su microestructura, específicamente del tamaño y la densidad de pequeñas características internas llamadas “precipitados”. Los precipitados más pequeños y más compactos suelen formar un metal más fuerte.
Los estudiantes usan simulaciones para probar diferentes combinaciones de materiales y concentraciones, tratando de predecir qué combinación producirá la aleación más fuerte. A pesar del extenso modelado, el esfuerzo no superó los diseños de aluminio imprimibles existentes. Este resultado llevó a Taheri-Mousavi a considerar un enfoque diferente.
“En algún momento, hay tantas cosas que contribuyen de forma no lineal a las propiedades de un material y estás perdido”, dice Taheri-Mousavi. “Con las herramientas de aprendizaje automático, pueden indicarle dónde concentrarse y decirle, por ejemplo, que estos dos elementos controlan esta característica. Le permite explorar el espacio de diseño de manera más eficiente”.
Usando el aprendizaje automático para rediseñar el aluminio
En el nuevo estudio, Taheri-Mousavi aplicó métodos de aprendizaje automático para buscar una aleación de aluminio más resistente, continuando donde lo dejó el proyecto de clase. Estas herramientas examinaron datos sobre características fundamentales para descubrir patrones y relaciones que las simulaciones tradicionales a menudo pasan por alto.
Al analizar solo 40 composiciones candidatas, el sistema de aprendizaje automático identificó un diseño de aleación con una proporción mucho mayor de pequeños precipitados que los intentos anteriores. Este marco se traduce directamente en una mayor potencia, superando los resultados obtenidos de más de 1 millón de simulaciones realizadas sin aprendizaje automático.
Para fabricar realmente la aleación, los investigadores recurrieron a la impresión 3D en lugar de la fundición convencional, que implica verter aluminio fundido en un molde y dejar que se enfríe lentamente. Tiempos de enfriamiento más prolongados permiten que el precipitado crezca, lo que reduce la resistencia.
El equipo demostró que la fabricación aditiva, también conocida como impresión 3D, permite que el metal se enfríe y solidifique mucho más rápido. Se centraron en la fusión de polvo en lecho láser (LBPF), un proceso en el que un láser funde selectivamente capas de polvo metálico y las solidifica rápidamente antes de agregar la siguiente capa. Esta rápida congelación preserva la fina estructura del precipitado predicha por el modelo de aprendizaje automático.
“A veces tenemos que pensar en cómo conseguir un material compatible con la impresión 3D”, afirma Hart. “Aquí, la impresión 3D abre una nueva puerta debido a las características únicas del proceso, en particular, la rápida velocidad de enfriamiento. La congelación muy rápida de la aleación después de ser fundida por el láser crea este conjunto particular de propiedades”.
Las pruebas confirman la solidez del récord
Para validar su diseño, los investigadores encargaron un lote de polvos metálicos imprimibles basados en la nueva fórmula de aleación. El polvo, fabricado a partir de aluminio combinado con cinco componentes adicionales, se envió a colaboradores en Alemania, quienes imprimieron pequeñas muestras de prueba con su equipo LPBF.
Luego, esas muestras se enviaron de regreso al MIT para pruebas mecánicas y análisis microscópicos. Los resultados confirmaron las predicciones del aprendizaje automático. La aleación impresa es cinco veces más resistente que una versión fundida del mismo material y un 50 por ciento más resistente que las aleaciones de aluminio diseñadas únicamente con simulaciones convencionales.
Las imágenes microscópicas revelaron una densa población de pequeños precipitados y la aleación era estable a temperaturas de hasta 400 grados Celsius, un umbral inusualmente alto para materiales a base de aluminio.
El equipo de investigación está aplicando ahora las mismas técnicas de aprendizaje automático para perfeccionar otras características de la aleación.
“Nuestro método abre nuevas puertas para cualquiera que quiera diseñar aleaciones para impresión 3D”, afirmó Taheri-Mousavi. “Mi sueño es que algún día los pasajeros miren por las ventanas de sus aviones y vean las aspas del ventilador de nuestro motor hechas de aleación de aluminio”.
