雪城大学Adv. Mater.：根据竹秆表皮的结构—力学性能关系通过人工智能进行仿生复合材料设计

本文由雪城大学秦钊教授团队撰写，探讨了竹秆表皮的结构与力学性能之间的关系，并利用人工智能技术进行仿生复合材料的设计。研究首先分析了竹秆表皮中硅粒的分布规律，发现硅粒在纤维方向的分布对延缓裂纹扩展有显著影响。团队通过3D打印技术制作了不同形状和取向的单元结构，并测试了其力学性能，发现特定形状的单元能较好地代表整体结构的力学特性。随后，团队运用深度卷积生成对抗神经网络（DCGAN）生成硅粒分布图样，并通过3D打印制作物理模型进行测试。结果显示，AI生成的图样在保持相似韧性的同时，具有更高的杨氏模量。研究还探讨了竹秆失效的微观机制，指出硅粒的分布对增强断裂韧性和防止裂纹扩展的重要性。此外，研究提出了一种结合AI、数值模拟和3D打印的研究方法，为生物材料的结构增强提供了新的设计思路，具有广泛的应用前景，如航空航天、汽车、土木工程和生物医学等领域。