美國陸軍AI驅動的3D打印機器人創造出人類無法做到的減震結構
時間：2024-05-24 09:28 來源：南極熊 作者：admin 閱讀：次
△波士頓大學實驗室的機械臂將色彩繽紛的微小圓柱形物體放入盒子中，自主進行實驗以找到最有效的能量吸收形狀
工程自主創新
波士頓大學工程學院下屬的KABlab團隊正在研究各種長度尺度的方法，以解決傳統試錯法無法應對的大量可能性問題。他們采用了兩種新技術：第一，利用掃描探針開發創新的納米組合方法來研究和設計小尺度材料；第二，開發自主研究系統，將自動化與機器學習相結合，以加速知識生成。
△示意圖顯示了一個自主研究系統，其中五臺3D打印機用于制造聚合物結構，這些結構會自動稱重、成像并使用準靜態壓縮進行測試。此測試的輸出會被自動解釋并用于選擇后續要測試的設計
這個名為MAMA BEAR（增材制造結構力學貝葉斯實驗自主研究者）的機器人從2018年開始構思，經歷了多次改裝。到2021年，實驗室已對機器人進行了編程，以創造出一種具有最高機械能吸收效率的形狀，這成為衡量機器人能吸收多少能量的標準。它利用機器學習的最新發展，提供了從海量數據集中獲取新見解的新工具，并能更高效地獲取較小的數據集。
研究人員稱，在過去三年里，這臺機器一直在連續運轉，生產了超過2.5萬個3D打印結構，裝滿了幾十個箱子。
由于能夠有效吸收能量的材料應用廣泛，例如在運輸過程中為精密電子產品提供緩沖，或為運動員提供護膝和護腕等防護裝備，因此創造出多種形狀是必不可少的。
波士頓大學機械工程副教授Keith Brown在一份聲明中指出：“例如，你可以利用這個數據圖書館制造出更好的汽車保險杠或包裝設備。”
△利用3D打印和人工智能技術開發高性能結構
提升高性能結構的開發效率
為了達到最佳性能，結構必須達到完美的平衡：它們不能太堅固，以免造成破壞，但又必須足夠堅固，以吸收沖擊力。
在MAMA BEAR之前，觀察到的最高效率約為71%。然而，Brown團隊見證了他們的機器人達到了破紀錄的75%的效率。
破紀錄的結構外觀令研究人員感到驚訝。它比之前的設計更高、更薄，四個點就像薄薄的花瓣。Brown說：“我們很高興這里有如此多的機械數據，我們正在利用這些數據學習更廣泛的設計經驗。”
該團隊還與美國陸軍合作，將大量數據應用于為士兵設計新的頭盔襯墊。通過實地測試，他們確保了正在申請專利的襯墊在提供撞擊保護方面的舒適性和有效性。
與破紀錄的結構不同，3D襯墊的中心更柔軟，身材更短小，從而提高了舒適度。
△從機械數據集中得出的設計見解
KABlab實驗室旨在強調自主研究的意義。Brown打算繼續開展跨學科合作，為需要測試大量結構和解決方案的科學家提供幫助。
盡管已經創下了紀錄，但Brown強調，“我們沒有能力知道是否已經達到了最高效率”，并暗示了再次超越的可能性。
在Brown和他的團隊探索數據庫其它應用的同時，MAMA BEAR還將繼續運行，不斷突破極限。他們還在研究如何回收這2.5萬塊粉碎的碎片，并將其展開并重新裝入3D打印機，用于進一步的實驗。
Brown說：“我們將繼續研究這個系統，因為機械效率和許多其它材料特性一樣，只有通過實驗才能準確測量。使用自動駕駛實驗室可以幫助我們挑選最好的實驗，并盡可能快地完成它們。”
(責任編輯：admin)
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