研究チームは、3Dプリント材料の性能を予測し改善するための革新的なモデルを開発した。

研究チームは、3Dプリント材料の性能を予測し改善するための革新的なモデルを開発した。
この投稿は Bingdunxiong によって 2025-2-26 16:32 に最後に編集されました

2025年2月26日、アンタークティックベアは、スペインのマドリード・カルロス3世大学(UC3M)がオックスフォード大学、インペリアル・カレッジ・ロンドン、バスク地方のBCマテリアル研究センターと共同で革新的な計算モデルを開発したことを知りました。このモデルは、機械的強度、電気的特性など、印刷後の構造の動作を予測できるだけでなく、特定のアプリケーション要件をより適切に満たすようにこれらの構造の設計をガイドすることもできます。ネイチャー・コミュニケーションズ誌に掲載されたこの研究は、バイオメディカル、ソフトロボティクス、その他の工学分野などの分野で新たな応用の可能性を開くものである。
関連する研究タイトルは「3Dプリント導電性コンポーネントの多機能設計のためのコンピュータシミュレーションプラットフォーム」(ポータル)です。
「導電性熱可塑性プラスチックは、構造的なサポートを提供しながら電気信号を伝達できるため、非常に有望です」と、この論文の主執筆者の 1 人である Daniel García-González 氏は説明します。「ただし、これらの材料を製造する上での主な課題は、導電性熱可塑性プラスチックの内部構造を制御することです。フィラメント間の結合と小さな空洞の存在が、機械的強度と電気信号の伝達能力に影響を与えるためです。」

これまで、これらの要因は 3D 印刷プロセスにおける避けられない欠陥であると考えられてきました。しかし、研究者たちは、高度な計算ツールと実験的テストを組み合わせることで、これらの特性を制御することに成功しました。これにより、感度が高く、機械信号を電気信号に変換できる構造を作り出すことができました。

3Dプリントされた導電性ポリマーのマルチフィジックス挙動を評価するための実験テストプラットフォーム
インテリジェント多機能材料の開発と応用を推進する

「この発見の鍵は、より柔らかい素材を使用できる他の種類の 3D 印刷技術にも応用できる点です」と、カルロス 3 世大学の研究者、ハビエル クレスポ氏は語ります。「たとえば工学分野では、これらの構造は柔らかいロボットを作るのにも、機械学習技術で使用できる仮想データを取得するのにも使用できます。」

広範な実験検証に裏付けられたこの新しい研究は、導電性コンポーネントのさまざまな動作の違いを最小限に抑える信頼性の高い方法を提供し、多機能材料の設計における大きな進歩を表しています。研究者たちは、これらの新しい計算ツールを組み合わせることで、将来の付加製造の基礎となる材料を設計することが可能になると楽観視しています。

△この研究は、3Dプリントされた導電性ポリマーの熱機械的挙動を評価するためのマルチスケールの計算フレームワークを提供します。オックスフォード大学の教授であり、この研究の共著者であるエミリオ・マルティネス・パネダ氏は、「この研究は無限の可能性を開き、スマートな材料とセンサーの開発を可能にします。これらの材料とセンサーは、航空宇宙産業やインフラ監視で大きな役割を果たす可能性があります。」と述べています。

ダニエル・ガルシア・ゴンザレス氏はこう付け加えた。「さらに、これらの新素材を使えば、膝がどの程度曲がるかを監視するパッチや包帯を作ることができます。こうすれば、怪我をした場合、重要なポイントで警告が発せられ、筋肉の損傷を防ぐことができます。」

一般的に、研究チームが開発した計算方法は、3Dプリント技術で製造された導電性ポリマー材料の熱的、電気的、機械的特性を複数のスケール(分子、微細構造、マクロ構造など)から総合的に評価・分析することができ、バイオメディカル、ソフトロボティクスなどの工学分野への新たな応用展望をもたらします。





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