南极熊2017年8月9日讯/热衷于研发3D打印相关技术的美国麻省理工学院（MIT）近日又取得了新的突破 — 其计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）开发出了一款新软件，能在极短的时间内通过物理模拟计算出尚未3D打印的对象的物理特性。这对于包括设计师和制造商在内的3D打印人士来说无疑是一大助力，可以有效帮助他们选择正确的材料，从而最大限度优化3D打印结果。
▲柔性夹具的优化过程
▲3D打印成品效果
那么，这款软件究竟是怎样运行的呢？麻省理工学院的研究人员们首先定义了一个空间的物理性质：在这个空间中，任何给定的微观结构都会被赋予一个位置。详细来说，判断一个材料的硬度有三个基准：
①当这个物体受到外力时，物体在这个方向上的变形情况，或者说这个物体在多大程度上可以被压缩或拉伸；
②当这个物体受到外力时，与这个方向垂直的方向上，物体的变形情况，或者说这个物体被挤压时的膨胀和收缩情况；
③测量物体对剪切的反应，或者说，测量那个使物体中不同的材料层互相相对移动的力。
以上三种方法定义了一个3D空间，它们的任何组合形式定义了该空间中的一个点。
在3D打印术语中，被打印对象的基本材料单元叫做体素，类似于我们平时听到的2D像素，只不过维度升高了一级。实际打印时，这些体素就如同建房需要的砖块一样，会被堆积起来，最终形成一个完整的3D实体。但目前，3D打印机的平均分辨率约为每英寸600点。也就是说每1.67立方英寸的体积中就会有数十亿个体素。这就意味着即使只计算两种材料的组合物理特性也会相当费时。所以，MIT这款软件换了个思路通过模拟体素的集群而非单个体素来计算最终对象的物理特性。
他们在实验中考虑了三种不同大小的集群——将16个, 32个和64个体素分别放到一个面上。对于随机的一组可以3D打印的材料，它们随机生成含有不同材料的集群：例如，在集群中心是一个方形的材料A，围绕该正方形的空白体素的边界是材料B。当然了，要完成这一步骤的必要条件是，这个集群必须是可打印的。
对于每一个新的集群，研究人员利用物理模拟去评估其物理性质，并将其指定为属性空间中的一个特定点。就以这个方法循序渐进，通过随机生成新的集群和对属性已知的集群进行原则性的修改，整个空间的属性就被探索完成了。最终，会呈现出一群点，称为云，它定义了可打印集群的空间。
下一步是计算称为水平集的函数，该函数可以测量出云的形状。这使得研究人员发明的系统能够在数学意义上，确定这些具有特定属性组合的群集是否可以3D打印。
▲拍动翅膀的柔软机制通过拓扑优化嵌入到材料中。翅膀的射线被指定在它的脊柱上，随着翅膀的拍上拍下，脊柱也随之收缩
最后一步是用上述提到的研究人员所开发的软件，来优化所要打印的图形。几十万个可以3D打印的集群的材料特征会在这一过程中显示出来。研究人员的集群数据库有可能没有完全一样的材料，但是有很多非常类似的可以用来模拟原材料，并且其精准度也非常高。
计算机科学助理教授同时也是奥地利科技学院和研究所的计算机图形和数字制造组组长的Bernd Bickel说道：“能够发现物体或材料的内部结构，并把它们显眼的功能性特征连同材料特质一起复制下来，打印出一个几乎一样的物品，这个技术可以广泛应用到许多重要的行业，例如在汽车、航空航天等。由于这些物体的结构都十分复杂，使用3D打印则有可能会由超过万亿个不同材料的集群组成，因此，人工探索物体材料的内部结构是一件相当棘手的事情。”
“Bo Zhu和他的同事们正在用一个非常聪明的办法来解决这个问题，” Bernd Bickel说道，“他们的系统从小集群的结构开始探索，并把它放在一个数据库里，而不是像传统方法那样，以一个一个单位来进行探索。利用这些搜集起来的数据库，他们可以粗略地进行优化，并使这个物体能够高效地生成上万亿个元素的高分辨率的可打印结构。而且这样一个复杂的过程可以只通过普通的计算机来完成。他们设计的系统打开了一扇新大门。”
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来源：3ders & DeepTech深科技
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