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研究人员使用机器学习技术开发更坚固的3D打印建筑

时间:2020-06-24 09:45 来源:中国3D打印网 作者:中国3D打印网 阅读:
极光尔沃
        中国3D打印网6月24日讯,斯威本科技大学的研究员和法国建筑公司Bouygues Travaux Publics的主管已经使用机器学习技术来更好地理解3D打印建筑材料的抗压强度。为了开发一种对3D打印的地质聚合物样本进行分类的过程,研究团队针对了特定变量,并使用机器学习方法优化了3D打印的材料的组成。该研究不仅可以产生具有更高抗压强度的建筑复合材料,还可以为建筑行业中使用的其他3D打印化合物的稳定性进行分类的路线图。
        该团队解释说:“目的是引入一种可行的方法来对通过增材制造技术制成的地聚合物样品进行分类。这项研究采用了流行的递归分区功能,包括rpart和ctree,以建立单独的分类模型。根据调查结果,这些功能展示了为3D打印的地质聚合物创建模型的强大能力。”
法国Bouygues Travaux Publics公司的建筑工地之一
  法国Bouygues Travaux Publics公司的建筑工地之一。该公司的主管是研究项目。图片来自Bouygues Travaux Publics。
  评估建筑中的添加剂应用
        近年来,许多结构的建筑过程中都使用了3D打印,这些项目背后的方法学发展迅速。从1998年的Construction Digital Fabrication(CDF)系统发明到2007年意大利工程师Enrico Dini的粉末状“ D-Shape” 3D打印机,该技术都呈指数级发展。使用水泥砂浆,这些企业中的结构组件分别进行3D打印,并以有效的方式在各个建筑工地进行汇总。
         但是,这些企业还使用了大量的水泥,这些水泥产生了很高的自发收缩,水化热以及与建筑材料相关的成本。众所周知,水泥制造会导致更高的温室气体排放,从而导致更高的能源消耗,并降低3D打印混凝土结构的整体可持续性性能。
        另一方面,聚合物提供了一种快速设置,经济高效且环保的替代品。与常规水泥复合材料相比,该材料还具有增强的耐火性和耐久性。尽管有这些好处,但使用硅酸盐化合物可能是不利的,这不仅是因为已知硅酸盐化合物还会引起环境问题,还因为它们具有腐蚀性。结果,研究人员做出了许多努力,用其他元素代替已知会造成这种有害影响的地聚合物基质中的硅和铝原子。
        研究团队着手利用土木和建筑工程中产生的大量数据,学习3D打印材料的图案和分类,并找出克服这些缺点的方法。由于信息的复杂性,团队使用了一种现代计算方法,包括条件推理树(ctree)和递归分区(rpart)方法来得出结论。例如,当对地质聚合物粘合剂进行3D打印时,其强度的有效因素数量会因所使用的打印参数而有所增加。给定独立变量的范围,尝试在不使用机器学习的情况下预测印刷的地质聚合物样品的抗压强度会产生很高的误差。因此,研究人员使用学习算法来评估印刷变量,并研究了对材料的抗压强度影响最大的因素。
显示研究团队二人分析的变量的绘图矩阵
  显示研究团队二人分析的变量的绘图矩阵。图片来自Material Advances。

  使用机器学习方法对地质聚合物进行分类

        在测试过程中,使用了定制的小型3D打印机来生产地质聚合物。具有活塞操作的挤出机,将新鲜的地质聚合物从尺寸为30 mm x 15 mm的矩形喷嘴中挤出。在装入新鲜混合物时,将外部振动暂时施加到挤出机上,以确保内部的混合物受到足够的压实。然后,对于每个样品,将地质聚合物长丝水平3条打印成两行,每条的尺寸为250 x 30 x 30 mm。

         测量了总共114个样本,并将平均转换因子1.95应用于数据集。使用ctree函数对地质聚合物地层进行的初步分析证实了矿渣在地质聚合物混合物设计中的重要性。以炉渣为主的混合料设计可产生更高的抗压强度,同时将硅酸盐的比例提高到0.45以上,可以提高地质聚合物材料的强度。此外,利用不使用钠离子比例创建预测模型的rpart函数,该团队能够准确地预测70%生产的样品的抗压强度类别。总体而言,研究团队能够为3D打印的地质聚合物创建分类模型,使用ctree函数可高达100%的阳性预测值,使用rpart函数可高达81%的阳性预测值。
         利用这些监督的机器学习算法,研究团队能够准确地分类和预测3D打印的硼基地质聚合物混凝土的抗压强度。尽管rpart函数仅使用两个因素来生成这些预测,而ctree使用了四个因素,这反映在rpart函数赋予水泥样品的强度更高。此外,分别通过ctree和rpart函数成功地确定了矿渣百分比和硼离子比例在地质聚合物组成中的重要性。因此,该研究组可能成为了解如何设计更坚固,更环保的3D打印建筑材料的重要基础,甚至成为制定指南的起点。
         研究小组总结说:“有监督的机器学习算法被用来对3D打印的硼基地质聚合物进行分类。这项研究可能是制定指南或标准的绝佳起点,该指南或标准可将3D打印的硼基地质聚合物样品根据抗压强度分为几类。”
团队使用的ctree函数的DT流程图来优化其地质聚合物水泥的组成
 团队使用的ctree函数的DT流程图来优化其地质聚合物水泥的组成。图片来自Material Advances。
  建筑业的增材制造
       近年来,研究人员已使用3D打印开发了一系列水泥混合物,显示出增强的稳定性和耐用性,可用于建筑领域。例如,墨西拿大学的研究人员已经配制了一种轻质的泡沫混凝土,可以更有效地进行3D打印建筑结构,而无需任何模板。新型材料(3DPC)由于具有很高的粘度,因此能够保持其形状处于“熔融”或“新鲜”状态。
          位于亚利桑那州的3D建筑印刷公司Armatron已获得生产增强水泥结构的高速挤出3D打印方法的广泛专利。借助这项技术,该公司旨在通过可持续的全尺寸3D打印结构来克服常规建筑的当前限制。
        普渡大学的一个研究小组开发了一种弹性,抗扭曲和抗裂的水泥替代品。通过研究3D打印水泥结构中当前存在的弱点(例如微观结构不均匀),研究人员正在挑战这种材料的脆性。

      中国3D打印网编译文章!

(责任编辑:中国3D打印网)

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