최근 몇 년 동안4D 프린팅 기술의 잠재적 응용 프로그램이 다양한 분야로 확장되었습니다.생물 의학, 소프트웨어 로봇, 지능형 센서.4D 프린팅是기반3D 프린팅, 소개시간 치수, 사용자극 응답 재료(예 : 하이드로 겔, 액정 엘라스토머 등)온도, 빛, 자기장等외부 자극에서 발생제어 가능한 변형. 그러나 어떻게재료 특성 분포를 정확하게 최적화구현하려면예상 대상 모양는이 분야에서 항상 기술 병목 현상이었습니다.

때때로, Xu Ren 교수의 팀은 일본 Ritsumegan University의 Meng Lin 팀과 힘을 합쳤습니다제안 된 일종의혁신 최적화 방법, 결합딥 러닝 (dl) 및 진화 알고리즘 (EA), with솔벤트 반응 형 하이드로 겔바카라 커뮤니티 대상, 구현了효율적이고 정확한4D 인쇄 최적화 설계。이 논문은 국제적으로 유명한 잡지에 출판되었습니다ADvanced Science。

바카라 커뮤니티팀이 채택용매 반응 하이드로 겔바카라 커뮤니티 유형이 개발되었습니다서열 향상 병렬 컨볼 루션 신경망 (Sep-CNN),금융 요소 시뮬레이션많은 수의 데이터 세트를 생성하이드로 겔 변형의 고정밀 예측. 설계 효율성을 더욱 향상시키기 위해 팀은 제안고급 진화 알고리즘 (PEA), 그리고 딥 러닝 모델과 결합하여 구축DL-PEA 프레임 워크. 프레임 워크는빠른 역 디자인 대상 모양, will최적화 된 설계 시간이 대략 단축3.04 초, 크게 개선了4D 인쇄 구조의 최적화 효율。

바카라 커뮤니티 결과는4D 인쇄 하이드로 겔의 최적화 된 설계可환경 자극에 효과적으로 대응, 정확한 변형.该바카라 커뮤니티만을위한 것이 아닙니다4D 인쇄에서 하이드로 겔의 적용은 새로운 관점을 제공합니다, 또한 일종의 제안4D 인쇄 복셀 복합 구조의 효율적인 최적화를위한 도구, for스마트 재료 디자인혁신적인 방법을 제공합니다.

앞으로이 기술이 예상됩니다스마트 재료의 설계 및 제조를 더 높은 수준으로 홍보. 바카라 커뮤니티팀은 다음 단계는더 많은 유형의 스마트 재료로 확장，심도있는 탐사더 세련된 자극 응답 메커니즘및 추가딥 러닝 및 진화 알고리즘의 최적화 된 퓨전 전략, 적응하기더 복잡한 구조 설계 및 응용 프로그램 요구 사항, 따라서가속지능형 제조 및 재료 과학은보다 지능적이고 적응력 있고 다기능 방향으로 발전。

원래 링크 : https://doi.org/10.1002/advs.202407825