Investigadores de la Facultad de Ciencias Aplicadas e Ingeniería de la Universidad de Toronto han utilizado el aprendizaje automático para diseñar materiales nano arcados, que tienen resistencia al acero al carbono, pero es un peso ligero de la espuma Stire.
En un nuevo artículo publicado en Materiales avanzadosUn equipo, dirigido por el profesor Tubin Flater, describe cómo creó nanoometrilos con características que ofrecen fuerza inusual, peso ligero y combinaciones contradictorias. Desde este punto de vista, las industrias generalizadas pueden beneficiarse de automotriz a aeroespacial.
“El material nano -arcado conecta formas de alto rendimiento, como hacer un puente desde el triángulo, en tamaño nanobular, que aprovecha el efecto” pequeño “, para que algo se pueda ganar de alto peso y dureza”. La relación de peso del contenido “, dice la serie Peter, el primer autor del nuevo artículo.
“Sin embargo, las formas falsas estándar y la geometría utilizadas tienen intersecciones y esquinas agudas, lo que causa el problema de la detención en el número de estrés. Esto resulta en el resultado de la falla local temprana y la descomposición del material, haciéndolos. La capacidad general. es limitado.
“Mientras pensaba en este desafío, me di cuenta de que este era un gran problema para lidiar con el aprendizaje automático”.
El material nano-arco está hecho de pequeños bloques de construcción o unos pocos cientos de metros de nanoma que miden unidades en tamaño más que 100 de ellos serán muestras para alcanzar el grosor del cabello humano. Estos bloques de construcción, que contienen carbono en este caso, se han establecido en estructuras 3D complejas llamadas nanolatis.
Para diseñar su mejor contenido, Series y Flezers trabajaron con el profesor Songwa Rio y el estudiante de doctorado Jin Vocal Yio en el Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea (cassette) en la ciudad de Digiine de Corea del Sur. La asociación fue lanzada por el Programa Internacional de Doctorados de Doctorados de la Universidad de Toronto, que apoya la capacitación doctoral a través de compromisos de investigación con socios internacionales.
El equipo de cassette utilizó un algoritmo de aprendizaje automático de optimización de tocino múltiple. Este algoritmo aprendió de las geometrías artificiales para predecir la mejor geometría para aumentar la distribución del estrés y mejorar la proporción de peso del peso de los diseños nano arcados.
Posteriormente, las series utilizaron una impresora 3D de polimerización de fotones en el Centro de Investigación y Aplicación en Flodic Technologies (Craft) para hacer el prototipo LROP de la verificación experimental. Esta tecnología de fabricación adicional permite la impresión 3D a escala micro y nano, que produce una mejor nanolatis de carbono.
Estas mejores nanolatis duplicaron la fuerza de los diseños existentes, que enfrenta la tensión de 2.03 mega paletas por cada metro cúbico por kilómetro de su densidad, que es aproximadamente cinco veces mayor que el titanio.
“Esta es la primera vez que el aprendizaje automático se aplica para mejorar el material nano arcado, y nos sorprende la mejora”, dice Serrels. “No solo creó una copia de geometrías exitosas con datos de entrenamiento. Aprendió qué cambió las formas y lo que no, ayudó a predecir completamente las nuevas geometrías falsas.
“El aprendizaje automático suele ser de muchos datos, y cuando usa datos de alta calidad del análisis de factores limitados es difícil producir muchos datos. Requerido 20,000 o más, pudimos trabajar con una muy pequeña pero alta calidad. conjunto de datos.
“Esperamos que este nuevo diseño de material eventualmente conduzca a componentes de peso ultra luz en aplicaciones aeroespaciales, como aviones, helicópteros y naves espaciales, que, mientras vuelan mientras mantienen la seguridad y el rendimiento, pueden reducir los requisitos de combustible”. “Esto puede ayudar en última instancia a reducir la alta huella de carbono de vuelo”.
“Por ejemplo, si desea reemplazar los ingredientes hechos por titanio en el avión con este material, está viendo 80 litros de ahorro de combustible cada año por cada contenido de kilogramo”.
Otros socios de este proyecto incluyen profesores de la Universidad de Toronto, Yu Zoo, Chandra Veer Singh, Jane Ho y Charles Jia, así como del Instituto Internacional de Tecnología de Carlsohi (KIT) en Alemania, el Instituto de Tecnología de Massachusetts. La universidad también está incluida. Estados Unidos.
“Fue un proyecto multinacional que combinó varios elementos de ciencia de materiales, aprendizaje automático, química y mecánica para ayudarnos a comprender cómo mejorar e implementar esta tecnología”, que ahora Schrinch Science Fellow en el Instituto de California. Tecnología (Caltech)
Filtro agregado: “Nuestros próximos pasos se centrarán en mejorar la escala de estos diseños de materiales para permitir componentes macrosicos eficientes al costo”.
“Además, también continuaremos buscando nuevos diseños que atribuyan la arquitectura de material a menos densidad mientras mantienen alta resistencia y dureza”.
