荷蘭研究人員藉助人工智能設計超材料

荷蘭代爾夫特理工大學材料科學與工程學院的米格爾•貝薩教授研究團隊藉助人工智能，將脆性聚醋酸（PLA）轉變為形狀可恢復、高可壓縮性的超材料。

研究背景

通過探索新幾何結構，超材料不斷挑戰電磁、力學等性能極限。由於幾乎可獲得任何幾何結構，增材製造成為探索超材料的重要驅動力，已經發現具有可調負剛度、可重構性等新性能的超材料。但是，超材料設計依賴大量實驗不斷試錯，分析或計算模型僅能提供後驗解釋。為解決該問題，貝薩團隊嘗試將人工智能引入超材料設計。

研究情況

貝薩團隊選擇呈脆性的熔絲製造（一種增材製造方法）聚醋酸作為研究對象，使用四步驟流程設計幾何結構：①實驗設計確定輸入變量（其中材料力學性能數據由以往測試獲得）；②通過有限元分析等預測分析方法，生成輸出數據庫；③使用機器學習算法，由數據庫推導輸入-輸出關係；④優化，根據輸入-輸出關係構建不同模型，從中確定最優的幾何結構設計方案。根據最優設計方案，研究人員使用熔絲製造方法制造出毫米級和微米級聚醋酸構件，並進行壓縮測試。測試期間，毫米級聚醋酸構件應變超過94%，恢復強度約0.1千帕；微米級聚醋酸構件應變約80%，恢復強度超過100千帕；壓縮力去除後，兩種聚醋酸構件均恢復至原始形狀。

研究意義

貝薩團隊的研究證明了藉助人工智能設計超材料的可行性，可使超材料的設計流程由實驗導向轉向數據驅動。未來，人工智能結合增材製造有望廣泛應用於設計、製造各類具有複雜幾何結構的超材料，大幅降低實驗試錯成本，加快設計流程。但是，人工智能設計超材料的必要條件是擁有大量且準確的材料性能（如力學性能、熱學性能等）數據，應構建可信的材料性能數據庫。