Nature サブジャーナル: 研究者らが 3D プリントされた導電性部品の材料挙動を最適化するためのコンピューター シミュレーション プラットフォームを革新

Nature サブジャーナル: 研究者らが 3D プリントされた導電性部品の材料挙動を最適化するためのコンピューター シミュレーション プラットフォームを革新
この投稿は warrior bear によって 2025-2-26 16:17 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、マドリードのカルロス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、バスク州のBC材料研究センターと共同で、 3Dプリンターを使用して製造された多機能構造物の動作を予測し、改善できる革新的な計算モデルを開発したことを知りました。

この画期的な成果は、最近「3Dプリント導電性部品の多機能設計のためのインシリコプラットフォーム」と題する論文としてネイチャーコミュニケーションズ誌に掲載され、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への新たな応用への扉を開くものである。

論文リンク: https://www.nature.com/articles/s41467-025-56707-y
「現在、導電性熱可塑性プラスチックは、構造的サポートを提供しながら電気信号を伝送できるため、非常に有望です」と、研究の著者の一人であるカルロス3世連続体力学および構造理論部門のダニエル・ガルシア・ゴンザレスは述べています。「しかし、これらの材料を製造する上での主な課題は、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、機械抵抗と電気信号の伝送能力に影響を与えるからです。」

これまで、これらの要因は 3D 印刷プロセスの避けられない欠点であると考えられてきました。しかし、高度な計算ツールと実験的試行を統合することで、研究者たちはこれらの特性をうまく制御することができ、機械信号を電気信号に変換できる感度の高い構造を作り出すことができました。
印刷方向の異なるFFFサンプルの多物性
DIW プリンター用の 3D プリント加熱インク カートリッジの最適設計におけるコンピューター シミュレーション プラットフォームの適用。
「この発見の重要な点は、より柔らかい材料を使用できる他の種類の3D印刷技術にも拡張できるということです」と、同じくUC3Mの連続体力学および構造理論学部のハビエル・クレスポ氏は語った。
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、将来の積層造形の進歩の基盤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。
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。 「例えば工学の分野では、こうした構造はソフトロボットの作成にも、機械学習技術で使用できる仮想データの取得にも利用できる」とハビエル・クレスポ氏は言う。
「この研究は無限の可能性を切り開き、航空宇宙産業やインフラ監視に使用できるスマート材料やセンサーの開発を可能にする」とオックスフォード大学の教授で論文の共著者であるエミリオ・マルティネス・パネダ氏は述べた。
「それだけでなく、これらの新素材を使えば、膝を何回曲げたかを思い出させるパッチや包帯を作ることができ、怪我をした場合、特定の重要なポイントで警告を受け、筋肉の損傷を防ぐことができます」とダニエル・ガルシア・ゴンザレス氏は言う。

コンピュータシミュレーション

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