研究人员利用人工智能算法开发更坚固的3D打印水泥-金属3D打印工厂

研究人员利用人工智能算法开发更坚固的3D打印水泥-金属3D打印工厂插图

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研究人员利用人工智能算法开发更坚固的3D打印水泥

研究团队分析的变量矩阵,图片来自 Material Advances

利用机器学习方法对地质聚合物进行分类

在测试过程中,使用了一台定制的小型3D打印机来生产地聚物。采用活塞式挤出机,从尺寸为30毫米×15毫米的矩形喷嘴挤出聚合物。在加载混合料时,对挤出机进行了外部振动,以确保内部混合料得到充分的压实。

共测量了114个试样,并对数据集应用了1.95的平均转换系数。利用ctree函数对地聚物构造进行初步分析,证实了矿渣在地聚物混合设计中的贡献意义。以矿渣为主的混合料设计可获得更高的抗压强度,而将硅酸盐的比例提高到0.45以上,则可提高地聚物材料的强度。此外,利用rpart函数,没有使用钠离子的比例来建立预测模型,研究团队能够准确预测70%生产的试样的抗压强度类别。总的来说,研究团队能够创建3D打印地质聚合物的分类模型,使用ctree函数的正向预测值高达100%,使用rpart函数的预测值高达81%。

利用这些机器学习算法,研究团队能够准确地对3D打印硼基土工聚合物混凝土的抗压强度进行分类和预测。rpart函数只使用了两个因素来生成这些预测,而ctree则使用了四个因素,这反映在rpart函数归因于水泥样品的强度更加慷慨。此外,渣的百分比和硼离子的比例在地质聚合物组成中的重要性,分别被ctree和rpart函数成功识别。因此,该团队表示,这项研究可能成为理解如何设计更坚固和更环保的3D打印建筑材料的重要基石,甚至成为制定指南的起点。

研究人员利用人工智能算法开发更坚固的3D打印水泥

该团队用于优化其地质聚合物水泥组成的ctree函数的DT流程图,图片来自《Material Advances》。

研究人员的研究结果详见他们于2020年5月27日发表在Material Advances杂志上的题为 "Formulation of mix design for 3D printing of geopolymers: a machine learning approach "的论文。该报告由Ali Bagheri和Christian Cremona共同撰写。

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