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-麻省理工学院团队开发3D打印设计拓扑优化软件

更新时间  2022-09-13 00:26 阅读
本文摘要:理解3D打印机工作的物理性质,对设计师和制造商来说是十分简单的。他们需要精确地告诉哪些材料可以用来优化3D打印机件。麻省理工学院(MIT)的一组研究人员最近研发出有了一套精妙的软件系统,可以在极短时间内,利用先进设备的物理模型来计算出来这些数据。 该系统由麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)博士后BoZhu以及电气工程与计算机科学副教授WojciechMatusik联合设计。他们的工作获得了美国国防高级研究计划局的SIMPLEX项目的反对。

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理解3D打印机工作的物理性质,对设计师和制造商来说是十分简单的。他们需要精确地告诉哪些材料可以用来优化3D打印机件。麻省理工学院(MIT)的一组研究人员最近研发出有了一套精妙的软件系统,可以在极短时间内,利用先进设备的物理模型来计算出来这些数据。

该系统由麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)博士后BoZhu以及电气工程与计算机科学副教授WojciechMatusik联合设计。他们的工作获得了美国国防高级研究计划局的SIMPLEX项目的反对。

“仍然以来,人们都是手工展开3D打印机设计。”BoZhu说道。“但当你想一些更加高层次的目标时,例如,你想要设计一个具备仅次于刚性的椅子,或者设计一些坚硬的(机器人)夹子,那么直觉或经验有可能是过于的。流形优化是我们研究的重点,我们在设计电路中重新加入了物理模型和建模。

当前流形优化的问题是硬件功能和软件之间不存在着差距,而我们的算法填补了这个空白。3D打印机的平均值分辨率为每英寸600点左右,这意味著1.67立方英寸的体积可容纳十亿个小立方块材料。

计算出来每一种材料人组的效果将是十分耗时的。因此,MIT团队的创意点在于通过仿真立方体的集群来仿真这些效果。对于等价的一组材料,软件随机分解大小有所不同的集群——16、32或64体素(3D像素)。通过对每个集群的物理属性展开评估,它不会渐渐创建一个可包括数千种结构的数据库。

然后,软件通过采访这个数据库,为该3D打印机件指定最差的3D打印机材料。该软件具备辽阔的应用于前景。“材料结构和性能是很最重要的,比如汽车或航空航天产业。生产具有登录的功能性特性的材料和对象堪称这些应用于的核心”一名计算机科学助理教授回应,“通过MIT团队明确提出的解决方案,可以对3D设计继续执行实际的优化,使他们需要十分高效地分解具备高分辨率3D打印机件,即使是一台普通的计算机也可以展开这样的操作者。


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