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麻省理工Science子刊: 機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)多目標(biāo)優(yōu)化加速發(fā)現(xiàn)3D打印材料

增材制造已成為制造領(lǐng)域的前沿技術(shù)之一，使以前無(wú)法制造的產(chǎn)品成為可能。盡管存在許多用于增材制造的材料，但大多數(shù)材料都受到性能權(quán)衡的影響。當(dāng)前的材料是用低效的、基于人類(lèi)直覺(jué)的方法設(shè)計(jì)的，這使得它們?nèi)狈ψ罴呀鉀Q方案。

在此，美國(guó)麻省理工學(xué)院Michael Foshey, Wan Shou等人提出了一種機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）方法，以加速發(fā)現(xiàn)具有最佳機(jī)械性能權(quán)衡的增材制造材料。多目標(biāo)優(yōu)化算法通過(guò)提出如何混合主要油墨配方以創(chuàng)建性能更好的材料來(lái)自動(dòng)指導(dǎo)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，該算法與半自主制造平臺(tái)相結(jié)合，可大大減少進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)次數(shù)和解決方案的總時(shí)間。

首先，按特定比例按需分配主要油墨配方，然后混合以制備復(fù)合配方并將其轉(zhuǎn)移到噴射閥3D打印機(jī)中進(jìn)行樣品制造，最后進(jìn)行后處理完成樣品制備。

此外，對(duì)每種樣品進(jìn)行測(cè)試以提取其多個(gè)定量機(jī)械性能參數(shù)（即韌性、壓縮模量和最大壓縮強(qiáng)度）。作者使用基于貝葉斯優(yōu)化的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法，迭代整個(gè)工作流程，直到達(dá)到實(shí)驗(yàn)預(yù)期。

圖1. 用于尋找最佳3D打印材料配方的優(yōu)化算法概述

為了測(cè)試提出的材料開(kāi)發(fā)工作流程，作者總共進(jìn)行了30次算法迭代。為了減少時(shí)間，在每次算法迭代中并行測(cè)試四個(gè)樣本，在優(yōu)化過(guò)程中總共提供了120個(gè)樣本。

在測(cè)試了總共150個(gè)樣本（30 初始樣本和算法提出的120個(gè)樣本）后，該系統(tǒng)能夠識(shí)別出一組12個(gè)配方，將原始材料的性能空間擴(kuò)大了288倍。這種方法可以很容易地推廣到其他材料設(shè)計(jì)系統(tǒng)，如優(yōu)化堅(jiān)韌的水凝膠、手術(shù)密封劑或納米復(fù)合涂層等。

圖2. 30次算法迭代后的性能空間覆蓋（紅色區(qū)域）

Accelerated discovery of 3D printing materials using data-driven multiobjective optimization, Science Advances 2021. DOI: 10.1126/sciadv.abf7435

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麻省理工Science子刊: 機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)多目標(biāo)優(yōu)化加速發(fā)現(xiàn)3D打印材料

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