EGO算法,用于3D打印和FRE技术相结合能打印出高精
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卡耐基梅隆大学(CMU)的研究人员研发出一种算法,Expert-Guided OpTImizaTIon (EGO)-专家引导优化法,能够对软质材料的3D打印参数进行排序对比,以选定最优的打印方案。该算法可以将专家的判断和3D打印机的优化数据结合起来,加速新材料的开发。

无限可能

众所周知,可用材料的限制仍旧是目前增材制造技术所面临的障碍之一。然而材料开发完成之前,研究人员都会面临着数以万计的可能性。

EGO算法,用于3D打印和FRE技术相结合能打印出高精细度和保真度产品


参数的细微变化,会导致数百万种不同的组合,在探索新材料的使用时,采用一定的算法将可能性缩减到可控范围内,对研究的发展有着巨大的帮助。

CMU的专家方法

在EGO算法中,最初的参数由材料学专家对材料所具有的确定特性来设定,输入参数后,算法将针对该特性对所有潜在的设置进行考量,确保设置达到局部最优。然后由专家对局部最优设置进行考量,通过缩小范围来找到完美的解决方案。

高保真生物材料

作为例证,研究小组使用EGO算法打印出了由PDMS和环氧树脂制成的复杂物体,打印过程采用Freeform Reversible Embedding (FRE)技术,该技术针对生物材料的3D打印设计,可以制造细胞支架和支撑性组织结构。

据研究人员称,通过EGO算法和FRE技术相结合,打印出的产品能够达到从未有过的精细度和保真度。

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