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導讀： 近期在4D打印設計上的成果多考慮智能材料和能量刺激的空間布局。多功能結(jié)構(gòu)的發(fā)展及其所需的驅(qū)動性能需要從多材料設計的角度解決4D打印問題，有望用計算方法增加設計概念。主要目標是在體素化結(jié)構(gòu)中實現(xiàn)材料性能的“最佳”分布，提出了一種基于有限元分析的進化算法組成的計算框架，融合了通過拓撲優(yōu)化在設計空間內(nèi)優(yōu)化材料布局的優(yōu)點，解決了通過整合空體素尋找最優(yōu)設計以實現(xiàn)目標形狀變化的逆向設計問題。結(jié)果表明，該方法可以成為設計3D打印活性復合材料的高效工具。

近年來，隨著增材制造領(lǐng)域日益突破性的科學進步，以及活性材料領(lǐng)域的前沿發(fā)現(xiàn)，催生了一類新材料——活性復合材料，即至少由兩種不同的材料組成，其中一種由一種智能材料和另一種被動或惰性材料組成。智能材料可以在特定的驅(qū)動下進行形狀和其他屬性的變換，這些驅(qū)動通常被稱為能量刺激，其范圍囊括了從溫度到濕度、pH值、溶劑、電、磁、光等的可及性和易用性。

通過在能量刺激的作用下將增材制造和活性材料相結(jié)合，4D打印是一個蓬勃發(fā)展的研究領(lǐng)域，需要在數(shù)字和物理層面進行深入研究。然而，尋找最佳材料或性能分布以獲得所需的形狀變化是目前面臨的復雜問題，這在很大程度上依賴于精確的數(shù)值模型。

基于此，諾丁漢特倫特大學的研究團隊以擴展類似的方法為目標，同時將空白元素作為設計變量的一部分，在進化算法（EA）中直接引入拓撲優(yōu)化（TO）的概念。這種TO與現(xiàn)有材料分布優(yōu)化策略的融合實現(xiàn)一種無梯度的方法，將正確的材料放置在正確的位置。將EA與傳統(tǒng)軟件上的有限元方法(FEM)相結(jié)合的計算框架允許用戶從幾種類型的智能材料中進行選擇，以啟動案例研究，從而產(chǎn)生材料分布的最佳解決方案，以獲得目標形狀變化。相關(guān)研究成果以題為“Computational design for 4D printing of topology optimized multi-material active composites”發(fā)表于期刊《NPJ Computational Materials》。

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文中提出了一種基于EA和FEM耦合分析的4D打印活性復合材料結(jié)構(gòu)設計框架。生成溶液的體積材料分布中包含的空白元素實現(xiàn)了形狀匹配算法與TO的合并。

提出了兩個案例研究，采用不同的方法來設置目標形狀，以及不同的智能材料模型，結(jié)果與目標形狀非常吻合。這種方法是在更復雜的設計中尋找非直觀設計解決方案的開始，同時最小化所需材料的數(shù)量。該方法的未來發(fā)展包括調(diào)整三維設計框架并使用機器學習技術(shù)解決更復雜的問題。

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