使用知名国产DLP设备3D打印仿生晶格结构发表Nature子刊

在具有体积或重量限制的情况下，产品性能、安全性、成本和环境影响会受到显著影响。离散开孔晶格结构正在成为这些问题的一类新兴解决方案，晶格结构相比固体材料具有众多优势，如轻质设计、高渗透性和对区域结构的直接控制，这种控制可以通过优化体积内的材料分布来提高结构的功效。从设计的角度来看，尺寸精度、残余应力、表面质量和微观结构是晶格结构的一些主要优势。这些因素影响整个结构的机械性能和其他关键特性，如表面积、孔隙率、流体动力学和材料使用等。因此，调整这些设计特性对于优化和预测这些结构在特定应用中的表现至关重要。

大多数早期研究都集中在自然结构的力学特性与其结构几何形状之间的联系，它们通常表现出相似的模式。这些结构的例子包括龟壳、骨小梁、海螺壳、鱼鳞、蜘蛛网、植物茎、竹树结构、木材等。低重量、周期性的开放晶格结构因其增强的性能而广泛应用于航空航天、汽车和医疗应用，这促使科学家开发出更加先进的结构以增强其性能，而这些结构的机械行为会受到晶胞形状、大小、相对密度和制造方法的影响。与封闭的基于壳的晶格结构相比，基于开放式支柱的晶格结构可以通过可控的刚度、更出色的SEA和更广泛的平台应力来提高机械质量。为了成功开发轻型桁架结构和蜂窝单元的计算机辅助设计模型，并优化结构以使其具有出色的刚度、强度和重量属性，当前的研究工作较为广泛。根据研究，晶格单元的拓扑结构或形式、材料的性质和晶格结构的相对密度是影响整体结构特征的三个关键因素。

在这项研究中，研究人员设计了一种新型混合型晶格结构，其灵感来自竹树结构中的圆形图案和类鱼物种真皮层上的重叠图案。其总共开发了16种不同类型的晶格结构，相关参数包括晶胞大小、厚度、重叠区域等，晶格结构尺寸限制为40×40×40mm的简单立方体。晶胞的大小和圆形区域的重叠对于单位晶胞计数至关重要，改变每个结构中的参数可能会导致每个特定晶格结构中的单位晶胞计数不同。

从鳄鱼皮观察到的竹树、鱼鳞和鳞片的新型混合仿生晶格细胞结构的演变

3D打印技术参考注意到，晶格结构采用Fusion 360软件进行建模，使用纵维立方开发的Anycubic photon mono 4k机型进行了相关结构的3D打印，该设备打印尺寸为130×80×165mm，凭借出色、可靠的打印能力深受市场欢迎。所设计的晶格单元壁厚为0.4-0.6mm，如果壁厚低于允许范围，则晶格单元打印失败，如壁厚超出了允许范围，在给定体积内将无法实现恒定重叠。4-6mm的参数圆直径范围是从竹签直径的灵感中考虑的，低于所考虑范围的直径不适合打印，超过范围则会减少给定体积内的晶胞数量，导致机械性能下降。

基于还原聚合的3D打印机和树脂材料的规格

样品的显微图像显示每个晶胞都获得了均匀的打印，精度测量显示这种打印方法可以可靠的制造外部尺寸与所需尺寸偏差小于0.5%的部件。对所有3D打印试件进行准静态压缩试验，计算各结构的能量吸收能力，并将机器学习技术（如人工神经网络 (ANN) 与 Levenberg–Marquardt 算法 (ANN-LM) ）应用于本研究，以预测晶格结构的能量吸收，相关参数包括重叠面积、壁厚和单元格尺寸。

人工神经网络是机器学习中快速发展的深度学习领域的一个特征，它可以从数据中学习的方式类似于我们神经系统中的神经元如何从过去的数据中学习并预测或分类的形式提供答复。人工神经网络用于包括图像识别、语音识别、机器翻译和医学诊断的多种活动。研究了3D打印晶格结构的特性以及它们在能量吸收应用中的预期用途，所选网络设计的性能证明了晶格结构的能量吸收能力的预测和实际测试结果非常相似。

总的来说，使用人工神经网络工具获得的结果得到了验证，可以成为晶格能量预测的有利工具，这可能是轻量化晶格设计的一种新方法。