
Revolučný materiál je pevnejší ako titan a ľahší ako polystyrén
Výskumníci z Fakulty aplikovanej vedy a inžinierstva Torontskej univerzity použili strojové učenie na navrhovanie materiálov s nanoarchitektúrou, ktoré majú pevnosť uhlíkovej ocele, ale ľahkosť polystyrénu. V novom článku publikovanom v časopise Advanced Materials tím vedený profesorom Tobinom Filleterom opisuje, ako vyrobili nanomateriály s vlastnosťami, ktoré ponúkajú kombináciu výnimočnej sily, nízkej hmotnosti a prispôsobiteľnosti. Tento prístup by mohol byť prínosom pre širokú škálu priemyselných odvetví, počnúc automobilmi až po letecký priemysel.
Materiály s nanoarchitektúrou sú vyrobené z malých stavebných blokov alebo opakujúcich sa jednotiek s veľkosťou niekoľkých stoviek nanometrov. Na dosiahnutie hrúbky ľudského vlasu by bolo potrebných viac ako 100 z nich vzorovaných v rade. Tieto stavebné bloky, ktoré sú v tomto prípade zložené z uhlíka, sú usporiadané do zložitých 3D štruktúr nazývaných nanomriežky.
Pri navrhovaní zdokonalených materiálov tím spolupracoval s výskumníkmi z Kórejského inštitútu pre pokročilú vedu a technológie (Korea Advanced Institute of Science & Technology – KAIST) v juhokórejskom meste Tedžon. Tím KAIST použil viackriteriálny bayesovský optimalizačný algoritmus strojového učenia. Tento algoritmus sa učil zo simulovaných geometrií, aby predpovedal najlepšie možné geometrie na zlepšenie distribúcie napätia a zlepšenie pomeru pevnosti k hmotnosti nanoarchitektonických konštrukcií.
Výskumníci potom použili dvojfotónovú polymerizačnú 3D tlačiareň na vytvorenie prototypov na experimentálne overenie. Táto aditívna výrobná technológia umožňuje 3D tlač v mikro a nanometrovej mierke, čím sa vytvárajú optimalizované uhlíkové nanomriežky. Tieto optimalizované nanomriežky viac ako zdvojnásobili pevnosť existujúcich konštrukcií, pričom vydržali napnutie 2,03 MPa (megapascal) na každý meter kubický na kilogram svojej hustoty, čo je približne päťkrát viac ako titán.
Zdroj Foto: Peter Serles / University of Toronto Engineering
Ako uviedol Peter Serles, prvý autor nového článku, algoritmus „nereplikoval len úspešné geometrie z tréningových údajov; učil sa z toho, aké zmeny tvarov fungovali a aké nie, čo mu umožnilo predpovedať úplne nové geometrie mriežok“. Strojové učenie je zvyčajne veľmi náročné na údaje, no viackriteriálny bayesovský optimalizačný algoritmus potreboval len 400 dátových bodov, zatiaľ čo iné algoritmy môžu potrebovať 20 000 alebo viac. Vedci tak mohli pracovať s oveľa menším, ale mimoriadne kvalitným súborom údajov.
Nové dizajny materiálov by mohli viesť k ultraľahkým komponentom v leteckých aplikáciách, ako sú lietadlá, helikoptéry a kozmické lode, ktoré môžu znížiť spotrebu paliva počas letu pri zachovaní bezpečnosti a výkonu. To môže v konečnom dôsledku pomôcť znížiť vysokú uhlíkovú stopu letectva. Keby sa napríklad vymenili komponenty vyrobené z titánu v lietadle za tento materiál, mohlo by sa ušetriť 80 litrov paliva ročne na každý kilogram vymeneného materiálu.
Zdroj: phys.org.
Zdroj Foto: depositphotos.com.
Zobrazit Galériu