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3D-gedruckte Materialien mit Nano-Architektur f\u00fcr ultraleichte, hochfeste Luft- und Raumfahrtanwendungen<\/h3>\n
Diese Materialien bestehen aus kleinen, sich wiederholenden Einheiten, die nur ein paar hundert Nanometer gro\u00df sind. Um die Dicke eines menschlichen Haares zu erreichen, m\u00fcssten mehr als 100 davon aneinandergereiht werden. Diese Einheiten, die haupts\u00e4chlich aus Kohlenstoff bestehen, bilden komplexe 3D-Strukturen, so genannte Nanogitter.<\/p>
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<\/a><\/div>\n\u201eNano-architektonische Materialien kombinieren Hochleistungsformen, wie z. B. eine Br\u00fccke aus Dreiecken, in Nanogr\u00f6\u00dfe, wodurch der Effekt ‚kleiner ist st\u00e4rker‘ ausgenutzt wird, um einige der h\u00f6chsten Festigkeits-\/Gewichts- und Steifigkeits-\/Gewichts-Verh\u00e4ltnisse aller Materialien zu erreichen<\/em>\u201c, erkl\u00e4rt Peter Serles, einer der leitenden Forscher. \u201eDie standardm\u00e4\u00dfig verwendeten Gitterformen und -geometrien weisen jedoch meist scharfe Schnittpunkte und Ecken auf, was zu dem Problem der Spannungskonzentration f\u00fchrt. Dies f\u00fchrt zu einem fr\u00fchzeitigen lokalen Versagen und Bruch der Materialien und schr\u00e4nkt ihr Gesamtpotenzial ein. Als ich \u00fcber diese Herausforderung nachdachte, wurde mir klar, dass dies ein perfektes Problem f\u00fcr das maschinelle Lernen ist<\/em>.\u201c<\/p>\n Peter Serles und Tobin Filleter arbeiteten bei der Entwicklung ihrer Materialien mit dem Korea Advanced Institute of Science & Technology (KAIST) in S\u00fcdkorea zusammen. Das Team setzte einen Algorithmus f\u00fcr maschinelles Lernen ein, um die besten Formen zur Verbesserung der Festigkeit und Leichtigkeit der Materialien vorherzusagen. Anschlie\u00dfend verwendete Serles einen 3D-Drucker mit Zwei-Photonen-Polymerisation<\/a>, um Prototypen im Mikro- und Nanoma\u00dfstab herzustellen. Die verbesserten Nanogitter haben die Festigkeit der Vorg\u00e4ngermodelle mehr als verdoppelt und k\u00f6nnen einer Belastung von 2,03 Megapascal pro Kubikmeter und Kilogramm standhalten, etwa f\u00fcnfmal so viel wie Titan.<\/p>\n \u201eDies ist das erste Mal, dass maschinelles Lernen zur Optimierung von Materialien mit Nano-Architektur eingesetzt wurde, und wir waren von den Verbesserungen schockiert<\/em>\u201c, erkl\u00e4rt Serles. „Es wurden nicht nur erfolgreiche Geometrien aus den Trainingsdaten repliziert, sondern es wurde auch gelernt, welche \u00c4nderungen an den Formen funktionierten und welche nicht, so dass v\u00f6llig 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 f\u00fcr die multikriterielle Bayes’sche Optimierung ben\u00f6tigte jedoch nur 400 Datenpunkte, w\u00e4hrend andere Algorithmen 20.000 oder mehr ben\u00f6tigen.\u202fWir konnten also mit einem viel kleineren, aber extrem hochwertigen Datensatz arbeiten<\/em>.\u201c<\/p>\n Ziel dieser neuen Konstruktionen ist es, ultraleichte Komponenten f\u00fcr Luft- und Raumfahrtanwendungen wie Flugzeuge, Hubschrauber und Raumfahrzeuge zu schaffen. Diese Materialien k\u00f6nnten den Treibstoffverbrauch senken und gleichzeitig die Sicherheits- und Leistungsstandards aufrechterhalten. Weitere Informationen finden Sie in dem Forschungspapier HIER<\/a>.<\/p>\n Tobin Filleter (links) und Peter Serles (rechts)<\/p><\/div>\n Was halten Sie von den Materialien mit Nano-Architektur? Lassen Sie uns dazu einen Kommentar da, oder teilen Sie es uns auf Facebook<\/a>\u00a0oder\u00a0LinkedIN<\/a> mit. M\u00f6chten Sie au\u00dferdem eine Zusammenfassung der wichtigsten Neuigkeiten im 3D-Druck und der additiven Fertigung direkt und bequem in Ihr Postfach erhalten? Dann registrieren Sie sich jetzt f\u00fcr unseren\u00a0w\u00f6chentlichen Newsletter<\/a>.<\/p>\n *Bildnachweise: University of Toronto<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Dank des maschinellen Lernens und des 3D-Drucks haben Forscher an der Universit\u00e4t Toronto Materialien mit Nano-Architektur entwickelt, die die Festigkeit von Kohlenstoffstahl mit der Leichtigkeit von Polystyrolschaum kombinieren. 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