荷兰研究人员借助人工智能设计超材料

荷兰代尔夫特理工大学材料科学与工程学院的米格尔•贝萨教授研究团队借助人工智能，将脆性聚醋酸（PLA）转变为形状可恢复、高可压缩性的超材料。

研究背景

通过探索新几何结构，超材料不断挑战电磁、力学等性能极限。由于几乎可获得任何几何结构，增材制造成为探索超材料的重要驱动力，已经发现具有可调负刚度、可重构性等新性能的超材料。但是，超材料设计依赖大量实验不断试错，分析或计算模型仅能提供后验解释。为解决该问题，贝萨团队尝试将人工智能引入超材料设计。

研究情况

贝萨团队选择呈脆性的熔丝制造（一种增材制造方法）聚醋酸作为研究对象，使用四步骤流程设计几何结构：①实验设计确定输入变量（其中材料力学性能数据由以往测试获得）；②通过有限元分析等预测分析方法，生成输出数据库；③使用机器学习算法，由数据库推导输入-输出关系；④优化，根据输入-输出关系构建不同模型，从中确定最优的几何结构设计方案。根据最优设计方案，研究人员使用熔丝制造方法制造出毫米级和微米级聚醋酸构件，并进行压缩测试。测试期间，毫米级聚醋酸构件应变超过94%，恢复强度约0.1千帕；微米级聚醋酸构件应变约80%，恢复强度超过100千帕；压缩力去除后，两种聚醋酸构件均恢复至原始形状。

研究意义

贝萨团队的研究证明了借助人工智能设计超材料的可行性，可使超材料的设计流程由实验导向转向数据驱动。未来，人工智能结合增材制造有望广泛应用于设计、制造各类具有复杂几何结构的超材料，大幅降低实验试错成本，加快设计流程。但是，人工智能设计超材料的必要条件是拥有大量且准确的材料性能（如力学性能、热学性能等）数据，应构建可信的材料性能数据库。