October, 16, 2024, Glasgow--グラスゴー大学の研究者をリーダーとするエンジニアチームは、電流の測定だけでひずみ、負荷、損傷を検出できる3Dプリント複合材料の複雑な物理学をモデル化できる最初のシステムを開発した。
材料科学者が、強度、剛性、自己検出特性の特定の組み合わせを生み出すために新しい構造をどのように微調整できるかを初めて事前に予測できるようにすることで、この技術の革新的な新しいアプリケーションの開発を促進するのに役立つ可能性がある。
航空宇宙および自動車分野では、チームの洞察を使用して製造された新材料により、航空機、宇宙船、および車両部品の構造的完全性をリアルタイムで監視できるようになり、安全性とメンテナンス効率が向上する。
土木工学の場合、これらの材料は、橋梁、トンネル、高層ビルの構造を継続的に評価し、崩壊につながるかなり前に問題を浮き彫りにすることで、スマートインフラストラクチャの開発を可能にできる。自動化製造で働くロボットにも同様のメリットを提供できるほか、戦場の兵士がボディアーマープレート(胴体防具)の完全性を監視するのにも役立つ可能性がある。
3Dプリンティング(AM)は、プラスチック、金属、セラミックなどの材料から層ごとに複雑な構造を構築することができる。
技術が発展するにつれて、研究者は独自の特性を持つますます複雑な材料を作成できるようになった。たとえば、構造の内部にハニカム状のチャンバー格子を導入することで、材料は重量と構造強度を微妙にバランスさせることができる。
カーボンナノチューブ(CNTs)の細いストランドを材料全体に織り込むことで、電流を流すことができ、ピエゾ抵抗率と呼ばれる現象を通じて自身の構造的完全性を監視する能力が注入される。電流の読み出しが変化すると、材料が押しつぶされたり伸びたりしたことが示され、障害に対処するための措置を講じることができる。
グラスゴー大学(University of Glasgow)ジェームズ・ワット工学部(James Watt School of Engineering)のShanmugam Kumar教授が主導したこの研究は、Advanced Functional Materials誌に論文として掲載された。
「3Dプリントされた細胞材料にピエゾ抵抗の挙動を付与することで、追加のハードウェアなしで自分のパフォーマンスを監視できるようになる。つまり、安価で比較的製造が容易な材料に、損傷を受けたタイミングを検出し、損傷の程度を測定する優れた能力を注入できる。このような格子材料は、自律センシングアーキテクト材料と呼ばれ、様々な分野で高度なアプリケーションを生み出す大きな未開拓の可能性を秘めている。
「研究者たちは以前からこれらの特性について知っていたが、われわれができなかったのは、新しい自己センシング材料を作成する新しい試みがどれほど効果的であるかを事前に知る方法を提供することだった。それどころか、時間とコストがかかる可能性があるこれらの材料を開発するには、われわれは試行錯誤に頼って最適なアプローチを決定することがよくあった」。
この論文では、研究チームは、モデリングと組み合わせた一連の厳密な実験室実験を通じて、どのようにシステムを開発したかを説明している。
チームは、ポリエーテルイミド(PEI)と呼ばれるプラスチックにCNTsを混ぜて、4つの異なる軽量格子構造設計のシリーズを作成した。次に、これらの設計の剛性、強度、エネルギー吸収、および自己検知機能についてテストした。
高度なコンピュータモデリングを使用して、材料が様々な荷重にどのように反応するかを予測することを目的としたシステムを開発した。次に、材料を実世界の条件下で集中的に解析し、赤外線熱画像を利用して材料を流れる電流をリアルタイムで視覚化し、これらの材料内の熱と電流の流れの類似性を活用して、マルチスケール有限要素モデルの予測を検証した。
その結果、このモデルでは、材料が応力と歪の様々な組み合わせにどのように反応するか、また電気抵抗にどのような影響を与えるかを正確に予測できることが分かった。この結果は、最初の実世界のプロトタイプがプリントされる前に、提案された新材料がどのように機能するかについての洞察を提供することで、積層造形の将来の発展を支えるのに役立つ可能性がある。
この研究は、アディティブ・マニュファクチャリング(AM)によって誘発される欠陥が新しい設計の構造的完全性にどのように影響するかを研究者が予測できるようにするモデリングへの別のアプローチを示す論文を最近発表したチームの以前の開発に基づいている。
Kumar教授は、「この研究により、自己センシング、3Dプリントされた材料の性能をモデル化できる包括的なシステムを開発した。厳密な実験と理論に基づいたこのシステムは、3Dプリントされた材料を複数のスケールでモデル化し、複数のタイプの物理学を組み込んだ、この種のシステムとしては初めてのものである」と付け加えた。
「この論文では、カーボンナノチューブ(CNTs)が埋め込まれたPEI材料に焦点を当てたが、われわれの結果がベースにしているマルチスケール有限要素モデリングは、積層造形によって作成できる他の材料にも簡単に適用可能である。
「このアプローチが、他の研究者が新しい自律センシングアーキテクト材料を開発するきっかけとなり、幅広い業界の材料設計と開発においてこの方法論の可能性を最大限に引き出すことを願っている」(Kumar教授)。