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3D 打印,也被稱為增材制造(Additive Manufacturing,AM),是目前人類制造業(yè)的前沿技術(shù)之一,有望使制造出以前難以制造的產(chǎn)品成為可能,在航空航天、建筑、汽車、牙科、食品、武器乃至人造器官等領(lǐng)域都擁有廣泛的應(yīng)用前景。
盡管存在許多用于 3D 打印的材料,例如金屬材料、非金屬材料以及醫(yī)用生物材料等,但大多數(shù)材料都存在性能權(quán)衡問題,因為很多材料是用低效的、基于人類直覺的方法設(shè)計的,并非最佳材料解決方案。
近日,來自麻省理工學(xué)院計算機科學(xué)與人工智能實驗室(CSAIL)的科研團隊提出了一種機器學(xué)習(xí)方法,它能夠加速發(fā)現(xiàn)機械性能最佳的 3D 打印材料,相關(guān)研究論文以“Accelerated discovery of 3D printing materials using data-driven multiobjective optimization”為題,發(fā)表在科學(xué)期刊 Science Advances 上。
圖|3D 打印設(shè)備(來源:維基百科)
在沒有主要配方的先驗知識的情況下,論文所提出的方法僅在 30 次實驗迭代后就自動揭示了 12 種最佳配方,并將發(fā)現(xiàn)的性能空間擴大了 288 倍,這種方法有望推廣到其他材料設(shè)計系統(tǒng),實現(xiàn)最佳材料的自動發(fā)現(xiàn)。
尋找最佳復(fù)合配方
近年來,玻璃、電池、高溫陶瓷和人造器官等已成功實現(xiàn)了 3D 打印,在各種聚合物打印方法中,立體光刻和材料噴射 3D 打印顯示出了很好的應(yīng)用前景,如機器人組件、假肢、生物支架和定制商品等(如鞋類、衣物、建筑、模型等)。
然而,新 3D 打印材料的開發(fā)目前依賴于聚合物化學(xué)領(lǐng)域知識和廣泛的試驗才能發(fā)現(xiàn),這限制了材料開發(fā)的效率和可擴展性。且當(dāng)下 3D 打印材料普遍一次使用一個性能因素進行設(shè)計和優(yōu)化,這種方法通常需要測試過多的樣本,產(chǎn)生大量浪費和不良的環(huán)境影響,卻并不能找到最佳解決方案。
因此,3D 打印技術(shù)想要更加普及,加速開發(fā)具有最佳性能的材料至關(guān)重要。
而且,為了應(yīng)對未來生物工程和航空航天工程等不同應(yīng)用領(lǐng)域的技術(shù)挑戰(zhàn),3D 打印還需要能針對特定應(yīng)用優(yōu)化材料性能。
在論文中,研究人員提出了一種半自動化的數(shù)據(jù)驅(qū)動工作流程,尋找用于 3D 打印技術(shù)的新型光固化油墨,展現(xiàn)出了成本效益和效率,該工作流程的目的是尋找一組最佳復(fù)合配方,在實驗中,材料方案由六種主要的光固化油墨配方組成,以改善機械性能,使其超過手動設(shè)計的主要配方性能水平,這些復(fù)合配方可自動針對多個性能目標進行優(yōu)化,只需進行有限的實驗。
圖|加速材料發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的工作流程示意圖(來源:Science Advances)
工作流程如上圖所示,首先研究人員根據(jù)需要按特定比例分配初級配方(圖 A),然后將其徹底混合(圖 B)以制備復(fù)合配方,接下來,將每個復(fù)合配方轉(zhuǎn)移到噴射閥 3D 打印機中進行樣品制備(圖 C),然后進行后處理(圖 D)以完成樣品制備。最后,通過對樣品進行測試,以提取其多個定量機械性能參數(shù)(即韌性、壓縮模量和最大壓縮模量、抗壓強度)(圖 E)。
為了最大限度地減少測試不同配方所需的資源,并快速找到更好的性能設(shè)計,研究人員使用了基于貝葉斯優(yōu)化的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法(圖 F)。
整個決策過程中的一個關(guān)鍵洞見,在于平衡利用最有前途的公式和探索設(shè)計空間的不確定區(qū)域。實驗結(jié)果展示了快速的性能空間改進和 12 種 3D 打印材料的發(fā)現(xiàn),僅在 30 次算法迭代后就實現(xiàn)了最佳的融合方案,該方法還能很容易地推廣到其他配方設(shè)計問題,如堅韌水凝膠、外科密封劑或納米復(fù)合涂層的優(yōu)化中。
性能空間體積增加 288 倍
具體而言,關(guān)于基本成分和材料配方,研究人員首先生成了一組相互兼容的光固化初級配方,以混合并具有不同的機械性能,當(dāng)然,他們并不是從頭開始開發(fā)打印材料,而是首先確定了八種商用配方成分(包含一種光引發(fā)劑、三種稀釋劑和四種低聚物),然后,六種主要配方(A 至 F)由庫中的八種主要成分組成。
為確保配方成分的所有可能組合均可 3D 打印,且在可打印粘度范圍內(nèi),研究人員還添加了表面活性劑以調(diào)整材料表面張力,增加與打印機的兼容性。
圖|系統(tǒng)中使用的主要配方以及主要配方性能,涵蓋廣泛的機械性能(來源:Science Advances)
之后,研究人員使用基于噴射閥分配技術(shù)的 3D 打印進行實驗,與其他類型的 3D 打印技術(shù)相比,噴射閥能夠分配具有多種流體特性的墨水材質(zhì),且需要較少的工藝參數(shù)調(diào)整就能實現(xiàn)可靠的打印過程,這些特性增加了可測試的材質(zhì)種類,可減少樣品制作和數(shù)據(jù)收集的時間。
最后,為了從每個配方中提取性能數(shù)據(jù),研究人員使用通用測試儀對 3D 打印和后處理的樣品進行壓縮測試。
論文中提出優(yōu)化算法的目標是在主要配方 A 到 F 的 6D 設(shè)計空間中導(dǎo)航,并快速發(fā)現(xiàn)關(guān)于三個目標的最佳性能設(shè)計:韌性、壓縮模量和最大強度。之所以選擇這些性能指標,是因為這些特征是工程應(yīng)用中重要機械性能,通常,這三種材料特性都需要最大化。
然而,這些目標往往相互沖突,因此沒有單一的最優(yōu)解決方案,而是一組具有不同權(quán)衡的最佳性能設(shè)計。論文中提出的機器學(xué)習(xí)方法通過學(xué)習(xí)預(yù)測未測試樣本的性能,并指導(dǎo)設(shè)計空間的采樣,以快速找到性能更好的設(shè)計。
圖|概述用于尋找最佳 3D 打印材料配方的優(yōu)化算法(來源:Science Advances)
為了測試實驗中提議的材料開發(fā)工作流程,研究人員總共進行了 30 次算法迭代,因為除了初始數(shù)據(jù)集外,預(yù)算固定為 120 個樣本。在每個算法迭代中,為了減少時間,并行測試了四個樣本,在優(yōu)化過程中總共測試了 120 個樣本,在測試了總共 150 個樣品(30 個初始樣品和 120 個算法提出的樣品)后,系統(tǒng)最終確定了一組 12 種配方,它們在壓縮模量、最大壓縮強度和韌性三個機械性能方面具有最佳權(quán)衡。
經(jīng)過迭代的算法鼓勵探索性能空間的未知區(qū)域,并發(fā)現(xiàn)性能變化較大的材料。
當(dāng)監(jiān)測主要配方和所有評估樣品的抗壓強度和抗壓模量性能時,性能空間將擴大 250%;抗壓強度和韌性增大較大,提高了 399%;在壓縮模量和韌性方面,性能空間提高了 584%。凸面外殼是所有測試樣品內(nèi)封閉的性能空間體積的度量,比最初五種主要配方的性能空間體積增加了 288 倍,這些改進對于需要特定屬性范圍,且無法輕易手動找到的應(yīng)用程序可能很重要。
在實驗中,研究人員還發(fā)現(xiàn)優(yōu)化產(chǎn)生的數(shù)據(jù)集,可提供有關(guān)化學(xué)成分對材料最終機械性能影響的有趣結(jié)果,例如聚氨酯二甲基丙烯酸酯(UDMA)是基礎(chǔ)混合物F中的主要成分,被認為對高模量材料有很大貢獻,這種貢獻可能是由于其高轉(zhuǎn)化率和形成氫鍵的趨勢。
此外,研究人員也看到了算法優(yōu)化引擎傾向于最小化六官能團脂肪族聚氨酯丙烯酸酯(一種傾向于易碎印刷品的高度交聯(lián)試劑)的貢獻。
通過使用聚氨酯改性丙烯酸酯低聚物(含量為 24% 至 37%)、脂肪族聚氨酯二丙烯酸酯(含量高達 26%)和 UDMA(含量高達 40%)的配方,可獲得高韌性性能,高韌性配方還含有稀釋劑丙烯酸酰胺和丙烯酸酯,其范圍分別為 14% 至 18% 和 1% 至 19%。而最高性能的抗壓強度復(fù)合配方包括低聚物、34% 的聚氨酯改性丙烯酸酯、26%的脂肪族聚氨酯二丙烯酸酯和 6% 的 UDMA,它們還包括稀釋劑、15% 的丙烯酰胺和 19% 的丙烯酸酯。
提供了一個新的研究基礎(chǔ)
研究人員總結(jié),本文提出的方法為改善混合聚合物系統(tǒng)的性能特性提供了一種自動準備“管道”,從混合到樣品加工,過程的每一步都可以完全自動化,這為自動化工藝提供了一個模板,該模板可通過改變實驗中使用的基材來適應(yīng)各種優(yōu)化需求,如涂層或成型。
不過,本項研究也存在些許局限性。例如在定義設(shè)計空間時,基本成分僅限于選擇了已知的可打印的墨水或材質(zhì),這雖然提高了實驗效率,但可能會遺漏一些位于基礎(chǔ)油墨材質(zhì)組合之外的創(chuàng)新組合。而選擇噴射閥分配作為印刷工藝允許考慮大范圍的材料,不過,這也一定程度阻止了將結(jié)果直接應(yīng)用于商業(yè)印刷工藝。
值得肯定的是,這種科研思路還是打開了一扇新大門,論文描述的材料發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)為優(yōu)化3D打印的光聚合物配方提供了全新方法,使用該系統(tǒng),業(yè)界可以找到一套3D打印材料全新配方,在壓縮模量、壓縮強度和韌性等機械性能方面進行最佳權(quán)衡,這為材料工程師和聚合物化學(xué)家尋找和優(yōu)化各種性能目標和應(yīng)用的材料配方奠定了基礎(chǔ)。
參考資料:
https://news.mit.edu/2021/accelerating-materials-3d-printing-1015
https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.abf7435
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