Research

研究人员使用机器学习来开发更强的3D印刷地球聚合物水泥

来自Swinburne University of Technology和法国建筑公司的董事Bouygues Travaux Publics,使用机器学习技术来更好地了解3D印刷建筑材料的抗压强度。

旨在开发一个针对特定变量的3D打印地球聚合物样本进行分类的过程,并使用机器学习方法优化了3D打印材料的构成。这项研究不仅可以导致建立具有更高抗压强度的施工复合材料,而且还可能导致建筑行业中其他3D印刷化合物的稳定性的路线图。

该团队解释说:“目的是引入一种可行的方法,以对通过添加剂制造技术制作的地质聚合物样本进行分类。”雷电竞充值“这项研究采用了包括RPART和CTREE在内的流行递归分区功能来构建单独的分类模型。根据研究结果,这些功能表现出了为3D打印地球聚合物创建模型的出色能力。”

One of French firm Bouygues Travaux Publics' construction sites. The company's director was part of the research project team. Image via Bouygues Travaux Publics.
One of French firm Bouygues Travaux Publics’ construction sites. The company’s director was part of the research project team. Image via Bouygues Travaux Publics.

Evaluating additive applications in construction

3 d打印技术已经用于施工过程ess of many structures in recent years, and the methodology behind these projects has progressed rapidly. From the invention of the Construction Digital Fabrication (CDF) system in 1998, to Italian engineer Enrico Dini’s powder-based “D-Shape” 3D printer in 2007, the technology has advanced exponentially. Using cement mortar, the structural components in these ventures were 3D printed individually, and summarily assembled at the various building sites in an effective way.

Nonetheless, these enterprises also used a huge amount of cement, which incurred the high自动收缩,水合热以及与建筑材料相关的成本。众所周知,水泥制造也会导致更高的温室气体排放,从而导致更高的能源消耗,并恶化3D印刷混凝土结构的总体可持续性性能。

Geopolymers on the other hand, offer a fast-setting, cost-effective and eco-friendly alternative. The materials also provide enhanced fire resistance and durability compared to conventional cement composites. Despite these benefits, using silicate compounds can be disadvantageous, not just because they too are known to cause environmental problems, but also due to their corrosive character. As a result, many efforts have been made by researchers to substitute the silicon and aluminium atoms of the geopolymer matrix, which are known to cause such harmful effects, with other elements.

研究团队着手利用民用和建筑工程中生产的大量数据,学习3D印刷材料的模式和分类,并确定克服这些缺点的方法。由于信息的复杂性,团队使用了现代计算方法,包括条件推理树(CTREE)和递归分区(RPART)方法来得出结论。例如,当地球聚合物粘合剂打印3D时,其强度上的有效因素的数量将通过所使用的打印参数扩展。鉴于自变量的范围,试图在不使用机器学习的情况下预测印刷地球聚合物样品的抗压强度将产生高水平的错误。因此,研究人员使用学习算法来评估印刷变量,并研究了对材料抗压强度产生最大影响的因素。

研究小组二人组分析的情节矩阵。图像通过材料进步。
图矩阵显示了研究小组二人组分析的变量。图像通过材料进步。

Classifying geopolymers using machine learning methods

在测试过程中,使用定制的小型3D打印机生产地球聚合物。新鲜的地球聚合物以活塞操作的挤出机为特色,从矩形喷嘴中挤出,尺寸为30 mm x 15毫米。加载新鲜混合物时,将外部振动立即应用于挤出机,以确保内部的混合物接收到足够的压实。然后,将地球聚合物丝水平用于每个样品的两条线,每个样品的尺寸为250 x 30 x 30 mm。

总共测量了114个样品,并将平均转换因子应用于数据集。使用CTREE函数对地质聚合物形成的初步分析证实了炉渣在地质聚合物混合设计中的贡献的重要性。凹槽为主的混合设计导致更高的抗压强度,同时发现硅酸盐的比率高于0.45,从而提高了地质聚合物材料的强度。此外,利用RPART函数,该功能没有使用钠离子的比率来创建预测模型,该团队能够准确预测70%产生的标本的抗压强度类别。总体而言,研究团队能够为3D打印的地球聚合物创建分类模型,使用CTREE函数具有高达100%的正预测值,而RPART功能则高达81%。

利用这些监督的机器学习算法,研究团队能够准确地对基于3D打印的基于硼的地球聚合物混凝土的抗压强度进行准确分类和预测。尽管RPART函数仅使用两个因素来生成这些预测,但CTREE使用了四个因素,这反映在RPART函数归因于水泥样品的更宽敞的强度中。此外,分别由CTREE和RPART功能成功地鉴定出炉渣百分比和硼离子在地质聚合物化妆中的重要性。结果,该研究可能成为了解如何设计更强大,更环保的3D印刷建筑材料,甚至是开发指南的起点的重要组成部分。

研究团队总结说:“有监督的机器学习算法用于对基于3D打印的基于硼的地质聚合物混凝土进行分类。”“这项研究可能是开发指南或标准的绝佳起点,该指南或标准将基于抗压强度的基于3D打印的基于硼的地质聚合物样品映射到类别中。”

团队使用的CTREE函数的DT流程图优化了其地质聚合物水泥的构成。图像通过材料进步。
团队使用的CTREE函数的DT流程图优化了其地质聚合物水泥的构成。图像通过材料进步。

雷电竞充值建筑行业的增材制造业

Researchers have used 3D printing to develop a range of cement mixtures in recent years, displaying enhanced stability and durability benefits for use in the construction sector.

Researchers from the墨西拿大学例如,已经制定了轻巧的泡沫混凝土更有效地3D打印建筑结构,而无需任何模板。新颖的材料(3DPC)由于粘度很高而能够将其形状保留在其“熔融”或“新鲜”状态下。

Arizona-based 3D Construction Printing Companyarmatron,已获得广泛的专利高速挤压3D打印产生增强水泥结构的方法。利用该技术,该公司旨在通过可持续的全尺度3D印刷结构来克服常规建筑的当前局限性。

A research team from普渡大学已经发展出弹性,曲折和裂纹的alternative to cement。通过研究3D印刷水泥结构中存在的当前弱点(例如微观结构中的不均匀性),研究人员正在挑战材料的脆性。

研究人员的发现在其论文中详细介绍了“Formulation of mix design for 3D printing of geopolymers: a machine learning approach”发表在物质进步日记于2020年5月27日。该报告由阿里·巴格里(Ali Bagheri)和克里斯蒂安·克雷莫纳(Christian Cremona)合着。

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特色图片显示法国公司Bouygues Travaux Publics的建筑网站之一。该公司的董事是研究项目团队的一部分。图像通过Bouygues Travaux Publics。