清華大学AMinerが「3Dプリンティング研究レポート」を発表

清華大学AMinerが「3Dプリンティング研究レポート」を発表
最近、清華大学が立ち上げたAMinerプラットフォームが「3Dプリンティング研究レポート」を発表しました。

まとめ
3D プリンティング、つまり付加製造技術は、19 世紀後半に米国で生まれました。コンピュータの 3D 設計モデルに基づいて、ソフトウェアによる階層化離散化と CNC 成形システムにより、物理的な製品が付加的に製造されます。近年、市場が成熟するにつれて、コンピュータグラフィックス、ロボット工学、生命科学、材料科学などの分野と交差し、3D プリンティングの可能性はますます豊かになり、展望も広がっています。


ビッグデータ時代を背景に

最初の部分「概要」では、3D プリントの概念、歴史、プロセスなどの基本的な理論を紹介します。
2 番目の部分である技術セクションでは、3D プリントで一般的に使用されるアルゴリズムについて説明します。
3 番目の部分「人材」では、AMiner のビッグ データを使用して、3D プリント分野の人材プロファイルと関連する学者を紹介しています。
4 番目の部分「アプリケーション」では、医療、航空宇宙、軍事、建設などの関連分野における 3D プリントのアプリケーションの概要を説明します。
第 5 部「トレンド」では、3D プリンティングの現状に基づいて、この分野の開発動向を予測します。

テクニカル
空間的に変化する反射率

コンピュータグラフィックスでは、空間的に変化する反射効果を表現するために、BRDF 関数がよく使用されます。Weyrich らは、マイクロファセット理論に基づくアルゴリズムを提案しました。物体表面上の特定の BRDF 分布に従って、物体のマイクロ表面の傾斜分布の可能な結果を​​取得し、ポイントライクな方法を使用して分布をサンプリングし、マイクロファセットを単位として物体表面を構築します。次に、シミュレーテッドアニーリング法を使用して、マイクロファセット間の傾斜の連続性と陥没深さを最適化し、最終的に表面の高さ分布フィールドを取得して、目的の表面反射効果を実現します。


マイクロファセット理論の基本的な前提は、表面が多数のマイクロファセットで構成されており、各マイクロファセットは非常に小さいため個別には見ることができないというものであり、各マイクロファセットは光学的に滑らかであると想定されています。


Weyrich マイクロファセット アルゴリズムの概略図。各マイクロファセットは、マイクロファセットの法線 m に応じて、入射方向からの光を単一の出射方向に反射します。 BRDF を計算するときは、光源の方向 l と視線の方向 v の両方を指定する必要があります。これは、表面上のすべてのマイクロファセットのうち、l を v に向かって正確に反射するものだけが BRDF に寄与することを意味します。図では、これらの有効マイクロファセットの表面法線 m が、半角ベクトル h である l と v のちょうど中間にあることがわかります。

カスタマイズされた変形効果<br /> 現在、マルチマテリアル 3D プリンターでは、印刷時にオブジェクト内のすべての要素を指定する必要があります。特定の機能やその他の要件も必要な場合、ボクセルを決定するタスクは非常に複雑で、解決が困難です。したがって、この作品はある程度簡略化して表現する必要があります。

この目標を達成するために、Chen らは Reducertree アプローチを採用しました。この方法は概念的には Maya の ShaderNetwork に似ていますが、ここではいくつかの定義済みシェイプとマテリアル ノードを使用して、オブジェクトが配置されている空間に値を合理的に割り当て、それによってマテリアル割り当て空間のパラメータ化を実現する点が異なります。

したがって、この論文では、ジオメトリ ノードとマテリアル ノードの 2 種類の子ノードを持つ簡略化されたツリー構造を示します。


材料割り当てパラメータ化フローチャート
ブロック構造<br /> ブロック型機構とは、ブロック状、シート状、板状の部品を一定の条件に従って複数組み合わせ、各部品が互いに連動して固定され、最終的に安定した構造を形成する構造を指します。

Song らは、連結ビルディング ブロックの原理に基づいて同様のトピックを研究しました。つまり、特定の 3D モデルをブロックのセットに分解し、対応する連結ビルディング ブロック構造を自動的に設計および生成する方法です。この方法は、ボクセル形状のビルディングブロックモデルを処理対象(S)として取り、Sからいくつかのビルディングブロックを順に再帰的に抽出し、ビルディングブロックシーケンスP1、P2、...、PnとSに残っている最後のビルディングブロックRnに分解します。S→[P1、R1]→[P1、P2、R2]→…→[P1、P2、...、Pn、Rn]


連鎖したビルディング ブロックに基づく Song の分割アルゴリズムのフローチャート。各分解において、ビルディング ブロック コンポーネントを 1 つだけ取り除いてロックを解除でき、残りの部分は互いにロックを解除できないことが保証される場合、問題を再帰的に解決できます。そのうち、Pi+1 はロック解除ブロックと呼ばれます。この戦略によれば、本論文の構成方法は、 (1)初期のロック解除されたビルディングブロックの抽出、(2)他のロック解除されたビルディングブロックを順番に再帰的に抽出する、という2つのステップに分けられる。

タレント
AMiner は、3D プリンティング分野の 3 大国際ジャーナルである ACM T GRAPHIC、IEEE-ASME T MECH、J INTEL MAT SYST STR に掲載された学術論文に基づいて統計を行っています。論文に複数の著者がいる場合、各著者は1回としてカウントされます。過去5年間(2014〜2018年)に発表された論文数に応じて、上位315人の学者(論文数≥3)が選択され、引用数が分析に考慮されます。結論は次のとおりです。

世界のトップ学者の分布図


3D プリンティング分野の世界トップクラスの学者の分布図。ここでの学者の分布は、個人の国籍、使用言語、現在の居住地を考慮せず、所属機関と機関の所在地域に基づいています。大陸別では、北米が162人の学者で第1位、ヨーロッパが83人、アジアが69人、南米が1人で、他の3大陸には学者がいません。

また、国・地域別に見ると、北米の研究者は主に米国(146人)に集中しており、カナダには16人しかおらず、その他の北米諸国には分布していない。アメリカの学者は東海岸と西海岸の両方に広く分布しています。東海岸には 63 人の学者がおり、主に高緯度のニューヨーク (16 人) とボストン (22 人) に集中しています。西海岸には 66 人の学者がおり、主にシアトル (13 人)、サンフランシスコ (15 人)、ロサンゼルス (20 人) に分布しています。内陸学者は主に低緯度地域に分布しています。

世界のトップ学者のh指数分布図


3Dプリント分野における世界トップクラスの学者のh指数分布図 上図の統計情報では、世界の3Dプリント分野の学者のh指数は21〜40の範囲が最も多く、約28.88%を占めています。次に11〜20の範囲が続き、約24.76%を占めています。トップクラスの学者(h指数≥60)は11.42%を占めており、かなりの割合を占めています。世界のトップクラスの学者の中にも、h 指数が低い (h 指数が 0 ~ 10) 学者がいまだに存在し、3D プリント分野の研究の質は大きく異なり、研究の方向性も広くないことがわかります。

世界のトップ学者の言語使用率



3Dプリント分野で世界トップクラスの学者が使用する言語の割合 上図の統計情報では、3Dプリント分野で世界トップクラスの学者が使用する言語は主に英語と中国語で、そのうち英語話者は43.11%を占め、アメリカの学者の割合(46.34%)とあまり変わりません。中国語話者は31.14%を占め、中国の学者の割合(13.65%)を大幅に上回っています。さらに、ドイツ語、ギリシャ語、ヒンディー語も一定の割合を占めており、いずれも5%前後です。


世界のトップ学者の現在の居住地


3Dプリント分野における世界トップクラスの学者の現在の居住地構成。上図の統計情報によると、現在、3Dプリント分野における世界トップクラスの学者のほぼ半数が米国に居住しており、その割合は47.37%です。次いでカナダ(10.53%)、中国(8.42%)、ドイツ(6.32%)となっています。図20(言語使用割合)と比較すると、中国語話者と現在中国在住の学者の差は22.72%であることがわかります。中国語話者の大多数は中国に住んでおらず、中国語を使用する学者の約72.96%を占めています。


AMinerの紹介
AMiner プラットフォームは清華大学のコンピュータサイエンス学部によって開発され、中国において完全に独立した知的財産権を有しています。このプラットフォームには、2億3000万件以上の学術論文/特許、1億3600万人の学者の科学技術マップが含まれており、学者評価、専門家の発見、インテリジェントな割り当て、学術マップなどの専門的な科学技術インテリジェンスサービスを提供します。

このシステムは2006年に開始され、世界220の国と地域から1,000万を超える独立したIPアクセス、230万のデータダウンロード、年間1,100万を超えるアクセスを集め、学術検索とソーシャルネットワークマイニング研究のための重要なデータおよび実験プラットフォームとなっています。

AMiner公式サイト: https://www.aminer.cn/

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