火星科技网您的位置:首页 >人工智能 >

像喷墨一样简单一种新的软打印技术为像素化松紧带开辟了道路

导读 借用喷墨打印机的技术,普林斯顿工程学院的研究人员推出了一种逐像素的方法来编程和制造用于机器人、生物医学设备或建筑特征的软结构。新技

借用喷墨打印机的技术,普林斯顿工程学院的研究人员推出了一种逐像素的方法来编程和制造用于机器人、生物医学设备或建筑特征的软结构。新技术可以像按下按钮一样轻松地创建像素化的软材料片。每个像素都可以进行独特编程,以创建复合形状、颜色和机械能力。它适用于一类材料——可固化的弹性聚合物——不能用传统的喷墨打印机或3D打印机打印。

“这里的卖点是方法的简单性。你只需要两个带有一堆孔的板,”化学和生物工程助理教授PierreThomasBrun说。这些材料最初是流体,一旦沉积就会固化成固体。关键在于流体在凝固时如何流动。对这种行为的深刻理解促使Brun的团队在不使用复杂机械的情况下制造了这些复合材料。相反,他们让大自然来做这项工作。

布伦说,新方法将古老的流体动力学应用于现代材料问题,在不偷工减料的情况下保持低成本。“你会得到一个非常精确的结构,”他说。“这种节俭的做法并不是对质量的妥协。”

该团队于5月22日在AdvancedMaterials杂志上发表了他们的发现,将增材制造扩展到新材料领域,这些领域在受生物启发的设计中特别有用。

具有复杂潜力的简单方法

喷墨打印机中的像素使用四种墨滴颜色来创建数百万种明显的色调。根据它们在纸上的排列方式,这些点可以制成无数的形状,从简单的字母到精致的树木。

科学家们想用软复合材料做类似的事情。“如果你想要一种与人类互动良好的材料,你希望它是柔软的,”布伦说。但事实证明,固化成弹性固体的粘稠液体对于喷墨打印机来说太粘稠,而对于3D打印机来说太柔顺。新方法找到了一种利用可固化弹性聚合物(例如硅橡胶)的固有特性的方法,并且可以扩展到与一些液态金属和熔融玻璃一起工作。

“这种简单而通用的技术为开发‘软机器人’设备开辟了许多途径,至少对于快速原型设计而言,”没有参与这项研究的ESPCI-Paris物理学家JoséBico说。

“有时你认为你需要制作非常复杂的东西,”Bico补充道,“但在实践中可行的却是非常简单的东西。”

当你将一根吸管放入一杯水中,水通过吸管上升,这是由于毛细作用,液体流入一个狭窄的空间。在这种情况下,那个狭窄的空间是两块丙烯酸板之间的薄层。当研究人员将样品液体滴入顶板的孔中时,它会以数学上可预测的方式渗入板之间的空间。液体扩散并最终相互接触,形成每个像素的边缘。

由于它们像蜂蜜一样的粘性,像素没有混合。此外,在它们之间没有空气的情况下,这些液体基本上会拉在一起形成几何特征,Brun说。然后,该材料在环境温度下几分钟内固化成固体,形成一层软像素化弹性材料。

作为他们的概念证明,研究人员使用颜色制作了各种合成图像——一个以普林斯顿为主题的“P”和一个受开创性街机游戏SpaceInvaders启发的人物。相同的原理可以应用于具有不同机械或磁性特性的像素,从而在软机器人、医疗设备等领域产生大量新应用。

“你可以很容易地选择一个添加磁性粒子的区域,这样当薄片组成时,它就具有可以用磁铁驱动的区域,”共同作者、博士克里斯托弗·乌沙伊说。布伦实验室的候选人。

逆向工程是一个古老的问题

为了确定在创建设计时在哪里放置漏洞,他们从图像分析中借用了一种称为分水岭变换的数学技巧。想象一下地形图上的流域:如果你淹没该地区,水会流入哪个流域?研究人员使用相同的想法来确定聚合物在接触之前会流向何处。但是因为他们使用的是具有不同粘度的聚合物,所以它们以不同的速率流动。“这使分水岭转变更进一步,”Ushay说。“你不再是对空间进行转换,而是对时间进行转换。”

研究人员能够创建不同的图案,称为Voronoi镶嵌,这取决于他们使用了多少孔以及它们之间的间距。例如,通过使用四个孔,他们可以创建方形图案,使用六个源,他们可以创建三角形。

“令人惊讶的是它的效果如何,”布伦说。“如果我们没有以完全同步的方式开始,你会认为我们会得到一个稍微扭曲的模式。但事实并非如此。事情设法赶上来。这对于方法的稳健性非常重要。"

未来的研究将着眼于如何将薄像素化薄片堆叠到创建的体素或体积像素。“我们正在获得这些非常薄的床单,”布伦说。“但我们是由3D材料制成的。”

布伦说,国家科学基金会是这项工作的资助者之一,作为寻找制造生态方法的努力的一部分。通过利用自然特性,这项技术需要更少的能源,因为它可以在室温下进行,并且不需要设计特定的建筑物来运行它。

该技术也可以放大用于桥梁和拱门等建筑结构,或者缩小以应用于微观结构。

MohamedBadaoui,前VSRC学生;GraceKresge,一名正在撰写毕业论文的CBE本科生;布伦实验室的前博士后研究员、现就职于法国艾克斯-马赛大学的JoelMarthelot也为这项研究做出了贡献。

标签:

郑重声明:本文版权归原作者所有,转载文章仅为传播更多信息之目的,如有侵权行为,请第一时间联系我们修改或删除,多谢。