Las impresoras 3D de hoy en día tienen una resolución de 600 puntos por pulgada, lo que significa que podrían empaquetar mil millones de cubos pequeños de diferentes materiales en un volumen que mide solo 1.67 pulgadas cúbicas.
Tal control preciso de la microestructura de los objetos impresos brinda a los diseñadores un control proporcional de las propiedades físicas de los objetos, como su densidad o resistencia, o la forma en que se deforman cuando se someten a tensiones. Pero evaluar los efectos físicos de cada combinación posible desolo dos materiales, para un objeto que consiste en decenas de miles de millones de cubos, consumirían mucho tiempo.
Entonces, los investigadores del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial CSAIL del MIT han desarrollado un nuevo sistema de diseño que cataloga las propiedades físicas de una gran cantidad de pequeños grupos de cubos. Estos grupos pueden servir como bloques de construcción para objetos imprimibles más grandes. El sistemaaprovecha las mediciones físicas a escala microscópica, al tiempo que permite una evaluación computacionalmente eficiente de diseños macroscópicos.
"Convencionalmente, las personas diseñan impresiones en 3-D manualmente", dice Bo Zhu, un postdoc en CSAIL y primer autor del artículo. "Pero cuando quieres tener un objetivo de nivel superior, por ejemplo, quieres diseñaruna silla con la máxima rigidez o diseño, un agarre funcional suave [robótico], entonces la intuición o la experiencia tal vez no sean suficientes. La optimización de la topología, que es el enfoque de nuestro trabajo, incorpora la física y la simulación en el ciclo de diseño. El problema para la corrienteLa optimización de la topología es que hay una brecha entre las capacidades de hardware y el software. Nuestro algoritmo llena esa brecha ".
Zhu y sus colegas del MIT presentaron su trabajo esta semana en Siggraph, la principal conferencia de gráficos. Junto a Zhu en el papel están Wojciech Matusik, profesora asociada de ingeniería eléctrica y ciencias de la computación; Mélina Skouras, postdoctorado en el grupo de Matusik; y DesaiChen, un estudiante graduado en ingeniería eléctrica y ciencias de la computación.
Puntos en el espacio
Los investigadores del MIT comienzan definiendo un espacio de propiedades físicas, en el que cualquier microestructura determinada asumirá una ubicación particular. Por ejemplo, hay tres medidas estándar de la rigidez de un material: una describe su deformación en la dirección de una fuerza aplicada,o hasta qué punto se puede comprimir o estirar; uno describe su deformación en direcciones perpendiculares a una fuerza aplicada, o cuánto se abultan sus lados cuando se aprieta o se contrae cuando se estira; y el tercero mide su respuesta al corte, o una fuerza quehace que diferentes capas del material cambien una con respecto a la otra.
Esas tres medidas definen un espacio tridimensional, y cualquier combinación particular de ellas define un punto en ese espacio.
En la jerga de la impresión en 3-D, los cubos microscópicos a partir de los cuales se ensambla un objeto se denominan vóxeles, para píxeles volumétricos; son los análogos tridimensionales de píxeles en una imagen digital. Los bloques de construcción de los cuales Zhu ysus colegas ensamblan objetos imprimibles más grandes que son grupos de vóxeles.
En sus experimentos, los investigadores consideraron grupos de tres tamaños diferentes: 16, 32 y 64 vóxeles en una cara. Para un conjunto dado de materiales imprimibles, generan aleatoriamente grupos que combinan esos materiales de diferentes maneras: un cuadrado dematerial A en el centro del grupo, un borde de vóxeles vacíos alrededor de ese cuadrado, material B en las esquinas, o similares. Sin embargo, los grupos deben ser imprimibles; no sería posible imprimir un grupo que, por ejemplo, incluyera uncubo de vóxeles vacíos con un cubo más pequeño de material flotando en su centro.
Para cada nuevo grupo, los investigadores evalúan sus propiedades físicas utilizando simulaciones físicas, que le asignan un punto particular en el espacio de propiedades.
Poco a poco, el algoritmo de los investigadores explora todo el espacio de propiedades, a través de la generación aleatoria de nuevos grupos y la modificación de principios de grupos cuyas propiedades son conocidas. El resultado final es una nube de puntos que define el espacio de grupos imprimibles.
Estableciendo límites
El siguiente paso es calcular una función llamada conjunto de niveles, que describe la forma de la nube de puntos. Esto permite que el sistema de los investigadores determine matemáticamente si un grupo con una combinación particular de propiedades es imprimible o no.
El paso final es la optimización del objeto a imprimir, utilizando un software desarrollado a medida por los investigadores. Ese proceso dará como resultado especificaciones de las propiedades del material para decenas o incluso cientos de miles de grupos imprimibles. La base de datos de investigadores evaluadosEs posible que los grupos no contengan coincidencias exactas para ninguna de esas especificaciones, pero contendrá grupos que son aproximaciones extremadamente buenas.
Encuentre el documento "Optimización de topología de dos escalas con microestructuras" en línea en: http://arxiv.org/pdf/1706.03189.pdf
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Instituto de Tecnología de Massachusetts . Original escrito por Larry Hardesty. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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