新颖的计算机辅助方法同时得出了最佳的宏观结构和局部优化的微观纤维密度。
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Fiber reinforced composites (FRCs), which are engineering materials comprising stiff fibers embedded in a soft matrix, typically have a constant fiber radius that limits their performance. Now, researchers from the Gwangju Institute of Science and Technology in Korea have developed a scheme for AI-assisted design of FRC structures with spatially varying optimal fiber sizes, making FRCs more lightweight without compromising their mechanical strength and stiffness, which will reduce the energy consumption of cars, aircrafts, and other vehicles.
纤维增强复合材料（FRC）是一类复杂的工程材料，由嵌入软基质中的刚性纤维组成。经过适当的设计后，FRC为重量提供出色的结构强度和刚度，使其成为飞机，航天器和其他具有轻质结构的车辆的吸引人选择。
然而，尽管它们有用，但FRC仍受到以下事实的限制：它们是使用恒定半径和空间固定的纤维密度的纤维设计的，从而损害了重量和机械强度之间的权衡。简而言之，当前可用的FRC实际上比满足申请标准的重量要重。
为了解决这个问题，由韩国Gwangju科学技术学院Jaewook Lee教授领导的国际研究团队最近开发了一种新的方法，用于具有空间变化的纤维尺寸和方向的FCR逆设计，也称为“功能上的分级”复合材料。”所提出的方法基于“多尺寸拓扑优化”，该方法允许在给定一组设计参数和约束的情况下自动找到最佳功能分级的复合结构。
“拓扑优化是一个基于ai设计中欧ique that relies on computer simulation to generate an optimal structural shape instead of on the designer’s intuition and experience,” explains Prof. Lee, “On the other hand, a multiscale approach is a numerical method that combines the results of analyses conducted at different scales to derive structural characteristics.” Unlike similar existing approaches that are limited to two-dimensional functionally graded composites, the proposed methodology can simultaneously determine the optimal three-dimensional composite structure alongside its microscale fiber densities and fiber orientations.
该团队通过几个计算机辅助实验证明了方法的潜力，在这些实验中，比较了各种功能分级的复合设计，具有恒定或不同的纤维尺寸。实验包括铃曲柄的设计，位移逆变器机构和简单的支撑梁。如预期的那样，结果表明，在局部量身定制的纤维尺寸的设计中，性能有所改善。本文于2021年10月9日在线提供，并于2022年1月1日在复合结构第279卷中发布。
车辆，飞机和机器人技术的许多应用都受益于轻量级结构，而拟议的方法现在可以帮助工程师达到这一目标。但是，收益可以远远超出目标应用程序本身。正如李教授所解释的那样：“我们的方法可以通过减轻重量来帮助开发更节能的车辆和机械，这将减少其能源消耗，进而有助于实现碳中立性。”
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2022年4月22日
