Machine Learning-Driven Grayscale Digital Light Processing for Mechanically Robust 3D-Printed Gradient Materials

Jisoo Nam

doi:10.1002/adma.202504075

2025-07-16

Jisoo Nam

B. Chen

Miso Kim *

DOI：10.1002/adma.202504075

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摘要

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灰度数字光处理（g-DLP）因其能够在单一树脂体系中创建材料属性梯度而获得认可，实现了可编程的机械响应、增强的形状精度和改善的韧性。然而，g-DLP的机械鲁棒性研究受限于光固化树脂中可调属性的有限范围以及对复杂几何结构优化探索不足。本研究提出了一种协同g-DLP策略，整合了动态键控聚氨酯丙烯酸酯（PUA）的合成与基于机器学习的多目标优化，实现了机械鲁棒的3D打印梯度材料。开发了一种PUA基树脂体系，将可实现的弹性模量从8.3 MPa扩展至1.2 GPa，同时保持优异的阻尼性能，适用于多样化应用。此外，构建了一个多目标贝叶斯优化框架，以高效识别最优梯度结构，降低应变集中并控制有效刚度。该方法适用于各种三维及任意几何形状，实现高达83%的显著应变集中降低，并表现出裂纹延迟萌生。通过结合开发的材料与该优化框架，建立了一个通用平台，用于创建机械鲁棒的g-DLP打印组件，适用于从仿生人工软骨到汽车吸能结构的广泛领域。

Keyword:

3D printing

dynamic bond

gradient structure

grayscale digital light processing

machine learning

multi-objective optimization

polyurethane acrylate

期刊

Advanced Materials

IF:

26.8

论文数:

3.4W

被引数:

46.0W

机构

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