インペリアル・カレッジ・ロンドンの研究者らは、非線形機械的メタマテリアルをゼロから設計できる計算フレームワークを開発した。このツールはトポロジー最適化を利用し、応力-ひずみ目標値から微視的な単位セルを生成する。この研究はAdvanced Engineering Materialsに掲載され、航空宇宙学科のチャーリー・アヴェリン、マシュー・サンター、ロバート・ヒューソンによって行われた。
接触、座屈、双安定性を1つのワークフローに 🛠️
このフレームワークは、内部接触、座屈、双安定性を統合されたプロセスにまとめる。設計者は、事前定義された形状や機械学習データセットを必要とせずに、複雑な機械的応答を持つ単位セルを合成できる。トポロジー最適化により、従来は試行錯誤が必要だった構成を探索でき、所望の応答から最終的な微細構造への直接的な経路を提供する。
部品カタログに別れを告げ、学習不要のAIへ 🤖
これまで、メタマテリアルを設計するにはカタログを探し回るか、ニューラルネットワークが過去の例から学習するのを待つ必要があった。この手法はより革新的なアプローチを提案する。つまり、望む動作から直接形状を生成するのだ。ピザを注文したら、オーブンが生地、チーズ、オーブン自体を発明するようなものだ。ただし、配達員が過去に何千ものピザを見たことに依存する必要はない。