Ученые разработали программу для оптимизации 3D-печати за счет физической симуляции (+ видео)

Группа ученых из Массачусетского технологического института недавно разработала программу, способную рассчитать механические свойства модели в короткие сроки с помощью продвинутой физической симуляции.

Исследователи отмечают, что обычно разработчики конструируют модели для 3D-печати самостоятельно. Но интуиции или опыта может быть недостаточно в случаях, когда необходимо создать максимально жесткий или мягкий предмет. В центре нового исследования – технология топологической оптимизации, позволяющая внедрить физические симуляции в процесс дизайна. Разработка, представленная учеными из Массачусетского технологического института, призвана заполнить разрыв между вычислительными мощностями устройств и возможностями программ.

Разрешение стандартного 3D-принтера составляет 600 dpi, то есть вычисление физических свойств каждого сочетания всего двух материалов требует слишком много времени. Ученые решили эту проблему, используя для симуляции кубические кластеры. Для заданного набора материалов программа случайным образом генерирует кластеры одного из трех размеров, 16, 32 или 64 вокселя (3D-пикселя). Постепенно система формирует базу данных тысяч возможных конструкций, оценивая физические характеристики каждого из кластеров, которые используются в качестве составляющих элементов напечатанного на 3D-принтере объекта. После этого программа может определить наиболее подходящие материалы для 3D-печати на основе базы данных. У разработки чрезвычайно разнообразные перспективы, она способна дополнительно оптимизировать процесс 3D-печати.

По словам экспертов, разработка и определение способов производства материалов и предметов с заданными функциональными свойствами – это центральный аспект в ряде сфер, где особенно важны механические характеристики, например, в автомобильной и аэрокосмической отрасли. Программа, которую представили ученые из Массачусетского технологического института – отличный способ решения проблемы. Работая с маленькими структурами, а не отдельными частицами вещества, программа может чрезвычайно эффективно создавать конструкции для 3D-печати из более чем триллиона элементов даже на обычном компьютере. Такой подход открывает новые перспективы для дизайна и оптимизации моделей с беспрецедентно высоким разрешением.