Stark wie Stahl und leicht wie Schaumstoff: Forscher schaffen mithilfe des 3D-Drucks Materialien mit Nano-Architektur
Dank des maschinellen Lernens und des 3D-Drucks haben Forscher an der Universität Toronto Materialien mit Nano-Architektur entwickelt, die die Festigkeit von Kohlenstoffstahl mit der Leichtigkeit von Polystyrolschaum kombinieren. Der 3D-Druck, der die Herstellung solch innovativer Materialien ermöglicht, wird somit zu einem immer beliebteren Werkzeug für die Entwicklung von Materialien mit vorteilhaften Eigenschaften für eine Vielzahl von Bereichen. Diese Entwicklung ist nicht neu, denn es gibt immer mehr neue Fortschritte auf diesem Gebiet, die sich auf viele Branchen auswirken können.
Unter der Leitung von Professor Tobin Filleter entwickelte ein Team diese Nanomaterialien mit interessanten Eigenschaften, die Robustheit, Leichtigkeit und Anpassungsfähigkeit kombinieren. Dieser Prozess könnte viele Sektoren, von der Automobilindustrie bis zur Luft- und Raumfahrt, verändern. Aber wie wurde dieses Material entwickelt und welche Eigenschaften hat es genau? Lesen Sie weiter und erfahren Sie mehr.
3D-gedruckte Materialien mit Nano-Architektur für ultraleichte, hochfeste Luft- und Raumfahrtanwendungen
Diese Materialien bestehen aus kleinen, sich wiederholenden Einheiten, die nur ein paar hundert Nanometer groß sind. Um die Dicke eines menschlichen Haares zu erreichen, müssten mehr als 100 davon aneinandergereiht werden. Diese Einheiten, die hauptsächlich aus Kohlenstoff bestehen, bilden komplexe 3D-Strukturen, so genannte Nanogitter.
„Nano-architektonische Materialien kombinieren Hochleistungsformen, wie z. B. eine Brücke aus Dreiecken, in Nanogröße, wodurch der Effekt ‚kleiner ist stärker‘ ausgenutzt wird, um einige der höchsten Festigkeits-/Gewichts- und Steifigkeits-/Gewichts-Verhältnisse aller Materialien zu erreichen“, erklärt Peter Serles, einer der leitenden Forscher. „Die standardmäßig verwendeten Gitterformen und -geometrien weisen jedoch meist scharfe Schnittpunkte und Ecken auf, was zu dem Problem der Spannungskonzentration führt. Dies führt zu einem frühzeitigen lokalen Versagen und Bruch der Materialien und schränkt ihr Gesamtpotenzial ein. Als ich über diese Herausforderung nachdachte, wurde mir klar, dass dies ein perfektes Problem für das maschinelle Lernen ist.“
Peter Serles und Tobin Filleter arbeiteten bei der Entwicklung ihrer Materialien mit dem Korea Advanced Institute of Science & Technology (KAIST) in Südkorea zusammen. Das Team setzte einen Algorithmus für maschinelles Lernen ein, um die besten Formen zur Verbesserung der Festigkeit und Leichtigkeit der Materialien vorherzusagen. Anschließend verwendete Serles einen 3D-Drucker mit Zwei-Photonen-Polymerisation, um Prototypen im Mikro- und Nanomaßstab herzustellen. Die verbesserten Nanogitter haben die Festigkeit der Vorgängermodelle mehr als verdoppelt und können einer Belastung von 2,03 Megapascal pro Kubikmeter und Kilogramm standhalten, etwa fünfmal so viel wie Titan.
„Dies ist das erste Mal, dass maschinelles Lernen zur Optimierung von Materialien mit Nano-Architektur eingesetzt wurde, und wir waren von den Verbesserungen schockiert“, erklärt Serles. „Es wurden nicht nur erfolgreiche Geometrien aus den Trainingsdaten repliziert, sondern es wurde auch gelernt, welche Änderungen an den Formen funktionierten und welche nicht, so dass völlig neue Gittergeometrien vorhergesagt werden konnten. Maschinelles Lernen ist normalerweise sehr datenintensiv, und es ist schwierig, viele Daten zu erzeugen, wenn man hochwertige Daten aus der Finite-Elemente-Analyse verwendet. Der Algorithmus für die multikriterielle Bayes’sche Optimierung benötigte jedoch nur 400 Datenpunkte, während andere Algorithmen 20.000 oder mehr benötigen. Wir konnten also mit einem viel kleineren, aber extrem hochwertigen Datensatz arbeiten.“
Ziel dieser neuen Konstruktionen ist es, ultraleichte Komponenten für Luft- und Raumfahrtanwendungen wie Flugzeuge, Hubschrauber und Raumfahrzeuge zu schaffen. Diese Materialien könnten den Treibstoffverbrauch senken und gleichzeitig die Sicherheits- und Leistungsstandards aufrechterhalten. Weitere Informationen finden Sie in dem Forschungspapier HIER.
Tobin Filleter (links) und Peter Serles (rechts)
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*Bildnachweise: University of Toronto
