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蜻蜓3亿年智慧的3D打印复刻:河海大学拓扑优化性能提升273%

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AM易道导语:



阅读本文前,请读者猜猜左右哪种设计更抗压?


当蜻蜓在阳光下轻盈翱翔时,很少有人会想到这种存在了三亿多年的生物,正在启发一场设计思潮和制造创新。


近日,河海大学机电工程学院研究团队在SSRN发表最新研究(预印),将蜻蜓翅膀的奥秘转化为突破性的工程创新。


他们开发的骨架增强神经风格迁移辅助拓扑优化(SNST-TO)方法,不仅解决了仿生结构难以工业化制造的难题,更让3D打印制造的仿生翅膀结构展现出优秀的力学性能—在某些指标上竟超越传统设计方案273%。

AM易道认为,这项融合人工智能、仿生学与增材制造的研究,或将重新定义未来飞行器的设计与制造方式。

追寻自然的智慧:仿生结构设计的演进

自然界中的生物结构经过亿万年演化,蕴含着令人惊叹的工程智慧。

其中,蜻蜓翅膀以其出色的力学性能和轻量化特征,一直是科研人员关注的焦点。

正如原文图1所展示的,蜻蜓翅膀的研究历经了三个重要阶段。


最初,研究者们主要依靠个人经验和直觉来简化和模仿蜻蜓翅膀结构(如图1a所示)。

这种方法虽然简单直接,却难以系统地捕捉和复制蜻蜓翅膀的精妙之处。

随后,拓扑优化方法的引入(图1b)为结构设计带来了数学严谨性,但往往会丢失生物特有的形态特征。

而近期兴起的数据驱动方法(图1c)虽然可以更好地保留生物特征,却面临着计算资源需求巨大的挑战。

真正的突破口在于理解蜻蜓翅膀的本质特征。

如图1d所示,蜻蜓翅膀复杂的交叉脉络结构不仅提供了飞行能力,更在应力分布、裂纹阻断等方面发挥着关键作用。

这种深层次的生物学洞察,为本研究提供了启发。

照片滤镜般的结构优化:AI赋能的仿生创新

想象一下,如果把蜻蜓翅膀的结构特征当作一种独特的“滤镜”,我们能否将其应用到工程结构设计中?

河海大学的研究团队正是基于这种思路,开发出了SNST-TO方法。

就像我们在社交软件中为照片添加艺术效果一样,这种方法能够将蜻蜓翅膀的生物特征叠加到优化设计中。

但这个过程要复杂得多,研究团队使用深度神经网络(就像人工智能认出猫狗图片那样的技术)来学习蜻蜓翅膀的特征。

更巧妙的是,他们还引入了骨架增强技术:

就像建筑师在设计房屋时会先确定主要承重结构一样,这种技术能确保最终设计既有仿生特征,又能满足工程需求。

为了验证这种方法的可靠性,团队首先在经典的工程测试案例上进行了实验。


如图9所示的这是一个长方形设计空间,通过优化要找到最省材料又能承受载荷的结构形式。


图12记录了整个优化过程:从一团模糊的材料分布开始,随着计算机不断调整,结构逐渐变得清晰,最终形成了既有蜻蜓翅膀特征又能满足力学要求的形状。

从自然到工程:仿生翅膀的诞生

研究团队的创新性工作在实际翅膀设计中得到了充分体现。


如图13所示,他们首先从真实蜻蜓翅膀中提取了具有代表性的蜂窝状特征,并将其转化为风格参考图像。


在图14中,我们可以清晰地看到优化过程的演进:从设定均匀载荷边界条件(图14a),到引入相似性和平滑性约束(图14b),最终通过增加最小尺寸约束得到具有工程可实现性的结构(图14c)。


与传统ABAQUS软件优化结果(图15)相比,新方法不仅保留了仿生特征,更展现出优越的力学性能。

从计算机到现实:3D打印登场

将优化设计变成实物,考验的是增材制造的工艺水平。

研究团队选择了Ultimaker S5型FDM打印机,使用的材料是一种改性的尼龙,它的性能指标如下:

  • 密度: 1.129 g/cm³

  • 杨氏模量:1330MPa

  • 泊松比:0.394

FDM工艺参数:

  • 打印温度:230℃

  • 打印速度:60mm/s

  • 喷嘴直径:0.25mm

  • 层厚:0.06mm

  • 填充率:100%

  • 填充模式:直线型

为了适应3D打印机的尺寸限制,团队将原始设计按0.376的比例进行了缩放,最终样件尺寸为150mm×38mm。

比例的选择既考虑了打印精度,也确保了结构特征的完整保留。

在UTM5105万能试验机上进行的测试,配备了高精度的位移传感器和3376×2704像素的工业相机,能够精确记录样件在加载过程中的每一个变形细节。


如图16所展示的实验装置,不仅能测试展向压缩性能,还能评估弦向受力情况。

实验结果:数据背后的启示

当载荷-位移曲线在计算机屏幕上徐徐展开时(图17),研究团队看到不错的结果。


在展向压缩测试中,新设计的仿生结构展现出了显著优势:在位移达到2mm时,载荷迅速攀升至1123N的峰值,展现出7.63×105 N/m的高刚度特性。

相比之下,传统设计方案仅能承载301N,刚度也只有1.85×105 N/m。

展向压缩测试中,新设计的仿生翅膀结构在承载能力上实现了273%的跨越式提升。

这种巨大的性能差异源于仿生结构中交错的支撑网络,它们就像蜻蜓翅膀中的脉络一样,能够有效分散和传递载荷。

弦向压缩测试中的发现更加有趣。

虽然两种设计在初始阶段表现相近(刚度均约为2.4×104 N/m),但随着载荷增加,差异逐渐显现。

新设计的最大承载能力达到2710.8N,比传统方案的1615N高出68%。

通过高分辨率相机记录的变形过程显示,仿生结构在压缩过程中表现出更协调的变形模式,这得益于其中密集的蜂窝状网络结构。

AM易道最后聊两句

大自然是最伟大的设计师,而这项研究提出的骨架增强神经风格迁移辅助拓扑优化方法(SNST-TO)恰如其分地诠释了如何将自然智慧转化为工程创新。


此方法可以推广到各类仿生结构的设计中,从重型飞机到微小无人机,从建筑到医疗器械,应用前景广阔。

AM易道认为,这类 创新设计方法+3D打印正是 工程师 和大自然间桥梁!

树干、蜻蜓翅、蜂巢、复眼、 鲨鱼皮、魔鬼鱼腮,这一次次的仿生学案例 在AM易道过去的文章中无不令人惊叹, 大自然中还有无数等待我们发现的智慧瑰宝。

而灵活的3D打印会帮助我们创造出更完美、更复杂的工程杰作。

AM易道将持续关注。

希望本文的研究能够带来启发。更多研究细节请参考文末的DOI信息。


感谢您阅读到了最后,如果觉得AM易道文章有价值,请您点赞、转发、关注AM易道,与您一道发现3D打印的下一个奇点。

Reference:
1. He, Gang and Zhou, Yang and Han, Zhengtong and Xu, Ze and Hao, Lv, Dragonfly-Like Wing Structure Enabled by a Novel Skeleton-Reinforced Neural Style Transfer Assisted Topology Optimization and Additive Manufacturing. Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=5082684 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.5082684

注:
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