Оптимизация 3D -печатных материалов. Кредит: UC3M
Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), в сотрудничестве с Оксфордским университетом, Имперским колледжем Лондона и исследовательским центром материалов BC в Стране Басков, разработала инновационную вычислительную модель, которая позволяет прогнозировать и улучшать поведение многофункциональных структур Изготовлено с использованием 3D -принтеров. Этот прорыв, недавно опубликованный в журнале Природная связьоткрывает дверь для новых применений в таких секторах, как биомедицина, мягкая робототехника и другие филиалы инженерии.
«В настоящее время проводящие термопластики очень многообещают из-за их способности передавать электрические сигналы, обеспечивая при этом структурную поддержку»,-объясняет один из авторов исследования, Даниэль Гарсия-Гонсалес из отделения механиков UC3M непрерывных среда и теории структур. «Но основной проблемой в производстве этих материалов является контроль их внутренней структуры, поскольку связь между нитями и наличие небольших полостей влияет как на их механическое сопротивление, так и их способность передавать электрические сигналы», — объясняет ученый.
До сих пор эти факторы считались неизбежными недостатками процесса 3D -печати. Тем не менее, исследователям удалось контролировать эти характеристики, интегрируя передовые вычислительные инструменты и экспериментальные испытания, что позволило им производить структуры, которые являются чувствительными и способными превращать механические сигналы в электрические сигналы.
«Ключевым моментом этого открытия является то, что его можно экстраполировать на другие типы технологии 3D -печати, в которых можно использовать более мягкие материалы», — добавляет Хавьер Крессо, также из Департамента механиков непрерывных средами среды UC3M и теории структур. Исследователь оптимистичен, что будет возможно разработать материалы, которые закладывают основы для будущих достижений в аддитивном производстве, благодаря комбинации этих новых вычислительных инструментов.
Кредит: Университет Мадрида Карлоса III
Это новое исследование, подкрепленное обширной экспериментальной валидацией, обеспечивает надежный подход к минимизации различий между различными поведением проводящих компонентов и представляет собой большой шаг вперед в разработке многофункциональных материалов, по мнению ее авторов.
«Например, в области инженерии эти структуры могут использоваться как для производства мягких роботов, так и для получения виртуальных данных, которые могут обслуживать технологии машинного обучения», — отмечает Хавье Креспо.
Эмилио Мартинес-Пэньеда, профессор Оксфордского университета и соавтор исследования, отметил, что «исследование открывает бесконечные возможности, что позволяет разработать интеллектуальные материалы и датчики, которые могут быть полезны в аэрокосмической промышленности или в Мониторинг инфраструктуры. «
«И не только это,-добавляет Даниэль Гарсия-Гонсалес,-с этими новыми материалами мы также могли бы создать пластыри или повязки, которые предупреждают нас, сколько раз мы сгибаем наши колени, чтобы в случае, когда у нас есть травма, мы- предупрежден, если мы передаем определенные критические моменты, когда мы нанесем повреждение наших мышц ».
Больше информации:
Javier Crespo-Miguel et al., Платформа In-Silico для многофункциональной конструкции 3D-печатных проводящих компонентов, Природная связь (2025). Doi: 10.1038/s41467-025-56707-y
Информация журнала:
Природная связь, предоставленная Университетом Мадрида Карлоса III
Цитирование: Новая система оптимизирует электрическое, тепловое и механическое поведение 3D -печатных материалов (2025, 24 февраля), извлеченные 26 февраля 2025 года из этого документа, подверженным авторским правам. Помимо каких -либо справедливых сделок с целью частного исследования или исследования, никакая часть не может быть воспроизведена без письменного разрешения. Контент предоставляется только для информационных целей.
