MIT最新軟件：能預先計算出3D打印對象的物理特性
2017年8月9日，熱衷于研發3D打印相關技術的美國麻省理工學院（MIT）近日又取得了新的突破—其計算機科學與人工智能實驗室（CSAIL）開發出了一款新軟件，能在極短的時間內通過物理模擬計算出尚未3D打印的對象的物理特性。這對于包括設計師和制造商在內的3D打印人士來說無疑是一大助力，可以有效幫助他們選擇正確的材料，從而最大限度優化3D打印結果。
那么，這款軟件究竟是怎樣運行的呢？麻省理工學院的研究人員們首先定義了一個空間的物理性質：在這個空間中，任何給定的微觀結構都會被賦予一個位置。詳細來說，判斷一個材料的硬度有三個基準：
①當這個物體受到外力時，物體在這個方向上的變形情況，或者說這個物體在多大程度上可以被壓縮或拉伸；
②當這個物體受到外力時，與這個方向垂直的方向上，物體的變形情況，或者說這個物體被擠壓時的膨脹和收縮情況；
③測量物體對剪切的反應，或者說，測量那個使物體中不同的材料層互相相對移動的力。
以上三種方法定義了一個3D空間，它們的任何組合形式定義了該空間中的一個點。
在3D打印術語中，被打印對象的基本材料單元叫做體素，類似于我們平時聽到的2D像素，只不過維度升高了一級。實際打印時，這些體素就如同建房需要的磚塊一樣，會被堆積起來，最終形成一個完整的3D實體。但目前，3D打印機的平均分辨率約為每英寸600點。也就是說每1.67立方英寸的體積中就會有數十億個體素。這就意味著即使只計算兩種材料的組合物理特性也會相當費時。所以，MIT這款軟件換了個思路通過模擬體素的集群而非單個體素來計算最終對象的物理特性。
他們在實驗中考慮了三種不同大小的集群——將16個,32個和64個體素分別放到一個面上。對于隨機的一組可以3D打印的材料，它們隨機生成含有不同材料的集群：例如，在集群中心是一個方形的材料A，圍繞該正方形的空白體素的邊界是材料B。當然了，要完成這一步驟的必要條件是，這個集群必須是可打印的。
對于每一個新的集群，研究人員利用物理模擬去評估其物理性質，并將其指定為屬性空間中的一個特定點。就以這個方法循序漸進，通過隨機生成新的集群和對屬性已知的集群進行原則性的修改，整個空間的屬性就被探索完成了。最終，會呈現出一群點，稱為云，它定義了可打印集群的空間。
下一步是計算稱為水平集的函數，該函數可以測量出云的形狀。這使得研究人員發明的系統能夠在數學意義上，確定這些具有特定屬性組合的群集是否可以3D打印。
最后一步是用上述提到的研究人員所開發的軟件，來優化所要打印的圖形。幾十萬個可以3D打印的集群的材料特征會在這一過程中顯示出來。研究人員的集群數據庫有可能沒有完全一樣的材料，但是有很多非常類似的可以用來模擬原材料，并且其精準度也非常高。
計算機科學助理教授同時也是奧地利科技學院和研究所的計算機圖形和數字制造組組長的BerndBickel說道：“能夠發現物體或材料的內部結構，并把它們顯眼的功能性特征連同材料特質一起復制下來，打印出一個幾乎一樣的物品，這個技術可以廣泛應用到許多重要的行業，例如在汽車、航空航天等。由于這些物體的結構都十分復雜，使用3D打印則有可能會由超過萬億個不同材料的集群組成，因此，人工探索物體材料的內部結構是一件相當棘手的事情。”
“BoZhu和他的同事們正在用一個非常聰明的辦法來解決這個問題，”BerndBickel說道，“他們的系統從小集群的結構開始探索，并把它放在一個數據庫里，而不是像傳統方法那樣，以一個一個單位來進行探索。利用這些搜集起來的數據庫，他們可以粗略地進行優化，并使這個物體能夠高效地生成上萬億個元素的高分辨率的可打印結構。而且這樣一個復雜的過程可以只通過普通的計算機來完成。他們設計的系統打開了一扇新大門。”
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