Materials Futures: ИИ оптимизирует структуру метаматериалов

Максим Наговицын20.07.2025717

Пустоты в структуре — не недостаток, а ключ к невероятной прочности.

Materials Futures: ИИ оптимизирует структуру метаматериалов
Источник: нейросеть

Двумерные узорчатые полые структуры (2D-PHS) — это новый класс метаматериалов, которые сочетают легкость с прочностью. Они состоят из твердой основы с упорядоченными пустотами внутри. Такая структура снижает вес, но при этом равномерно распределяет нагрузку, предотвращая разрушение. В отличие от обычных материалов, 2D-PHS можно тонко настраивать: делать их гибкими, прочными или растяжимыми — в зависимости от задачи.

Метамтериалы — искусственные структуры, чьи свойства зависят не от состава, а от геометрии. Например, решетка с ячейками может гасить вибрации лучше сплошного металла.

Исследователи из Шанхайского технологического университета разработали систему на основе ИИ, которая ускоряет проектирование таких материалов. Алгоритм анализирует, как форма, размер и расположение пустот влияют на свойства структуры, и подбирает оптимальные параметры. Комбинация компьютерного моделирования и реальных испытаний позволила улучшить характеристики:

  • Напряжение распределяется на 4,3% равномернее.
  • Пиковые нагрузки снизились на 23,1%.
  • Прочность при растяжении выросла с 5,9 МПа до 6,6 МПа даже при 100%-ном растяжении.

В будущем систему планируют доработать: научить работать с малыми данными, добавить нелинейные расчеты и испытания на разрушение. А главное — масштабировать технологию на 3D-структуры, чтобы создавать еще более сложные и функциональные материалы.

Подробности опубликованы в издании Materials Futures.

Такие решения особенно востребованы в аэрокосмической и автомобильной отраслях, где каждый грамм на счету.

Исследование полезно не только фундаментальной науке, но и промышленности. Например:

  • Авиация: облегченные панели фюзеляжа сократят расход топлива.
  • Медицина: каркасы для тканей с улучшенной выносливостью к деформациям.
  • Робототехника: гибкие, но прочные элементы для мягких роботов.

Ключевое преимущество — экономия времени и ресурсов. Раньше подбор параметров шел методом проб, теперь ИИ делает это за часы.

Главный минус — ограниченность данных. Алгоритм обучали на узком наборе структур, а для универсальности нужны тысячи вариантов. Пока неясно, как система поведет себя с экзотическими формами вроде фракталов.

Ранее в Амстердаме напечатали на принтере мост.

Подписаться: Телеграм | Дзен | Вконтакте


Хайтек


Лента новостей

Пресс-релизы