超轻、高强度航空航天纳米结构3D打印材料
超轻、高强度航空航天纳米结构3D打印材料
多伦多大学研究团队近期通过人工智能和3D打印技术开发出一种新型纳米结构材料，该材料兼具碳钢的高强度和聚苯乙烯泡沫的轻盈性，为航空航天领域轻量化材料的应用提供了新的可能性。
2025年1月30日，腾讯新闻报道，多伦多大学的研究人员通过人工智能（AI）和先进的3D打印技术，成功开发出一种创新的纳米结构材料。这种材料不仅具有碳钢的高强度，还具备了聚苯乙烯泡沫的轻盈性，为材料科学领域带来了新的突破。
该材料的开发，是基于对材料微观结构的深入理解和优化。通过机器学习算法，研究团队能够预测和模拟材料在不同条件下的行为，从而设计出具有所需特性的纳米结构。同时，3D打印技术则允许这些复杂的设计得以物理实现，制作出具有精确控制的微观结构的材料样本。
研究人员Tobin Filleter和Peter Serles
这种纳米结构材料由数百纳米的小型重复单元构成。要达到人类头发的粗细，需要排列超过100个这样的单元。这些单元主要由碳构成，形成了复杂的三维结构，称为纳米晶格。
碳纳米晶格的生成设计流程示意图
首席研究员之一Peter Serles解释道：“纳米结构材料结合了高性能形状，例如利用纳米尺寸的三角形构建桥梁，实现‘越小越强’的效应。这使得材料具有最高的强度重量比和刚度重量比。然而，标准晶格形状和几何形状通常包含尖锐的交叉点和拐角，这会导致应力集中的问题，从而引起材料早期的局部失效和断裂，限制了它的整体潜力。当我面对这一挑战时，我意识到机器学习可以提供解决方案。”
相关研究题目为“通过贝叶斯优化碳纳米晶格实现超高比强度”
团队利用人工智能算法预测了最佳形状，以提升材料的强度和减轻重量。随后，Serles利用双光子聚合3D打印机制造了微纳米级原型。改进后的纳米晶格强度比以往的模型提高了一倍多，能够承受每立方米每公斤2.03兆帕的压力，约为钛的五倍。
宏观纳米晶格停留在气泡上
Serles解释道：“这是人工智能首次应用于优化纳米结构材料，我们对这种改进感到震惊。它不仅复制了训练数据中的成功几何形状，还从形状变化的有效性和无效性中学习，从而预测出全新的晶格几何形状。通常，机器学习非常依赖数据，而高质量的数据通常难以生成，尤其是当使用有限元分析时。但是，多目标贝叶斯优化算法只需要400个数据点，而其它算法可能需要2万个或更多。因此，我们能够使用规模更小但质量更高的数据集。”
用于机械增强的多目标贝叶斯优化机制
研究人员表示，这些新设计的目的是为了航空航天应用（如飞机、直升机和航天器）制造超轻部件。这些材料有助于降低燃料消耗，同时保持安全和性能标准。