Ein Forschungsteam der Fakultät für angewandte Wissenschaften und Ingenieurwesen an der University of Toronto hat mithilfe von maschinellem Lernen und 3D-Druck neuartige nanoarchitektierte Materialien entwickelt, die die Festigkeit von Karbonstahl mit der Leichtigkeit von Styropor kombinieren. Berichtet hatte darüber die Universität von Toronto auf ihrer Website. Ihre Ergebnisse wurden außerdem in der Fachzeitschrift Advanced Materials unter dem Titel „Ultrahigh Specific Strength by Bayesian Optimization of Carbon Nanolattices“ veröffentlicht.

Optimierte Nanolattice-Struktur aus Kohlenstoff, erstellt mit maschinellem Lernen und 3D-Druck, schwebt auf einer Seifenblase und zeigt ihre außergewöhnliche Leichtigkeit.
Eine optimierte Nanolattice-Struktur, erstellt mit Nano-3D-Druck und maschinellem Lernen, demonstriert ihre Leichtigkeit, indem sie auf einer Seifenblase schwebt (Bild © Peter Serles/University of Toronto).

Nanoarchitektierte Materialien: Stärker und leichter

Die entwickelten Nanomaterialien, sogenannte Nanolattice-Strukturen, zeichnen sich durch ein außergewöhnliches Verhältnis von Festigkeit zu Gewicht aus. Diese werden aus winzigen Bausteinen aus Kohlenstoff hergestellt, die nur wenige hundert Nanometer groß sind. Diese Materialien könnten in Branchen wie der Luftfahrt oder Automobilindustrie Anwendung finden, wo Leichtigkeit und Festigkeit entscheidend sind.

„Nanoarchitektierte Materialien kombinieren Hochleistungsstrukturen auf der Nanoskala, um die besten Festigkeits- und Steifigkeitsverhältnisse zu erzielen“, erklärt Peter Serles, Erstautor der Studie und Doktorand. Herkömmliche Nanostrukturen stoßen jedoch an Grenzen, da scharfe Ecken und Kanten zu Stresskonzentrationen und letztlich zu Materialversagen führen können. Um dieses Problem zu lösen, wandten die Forschenden maschinelles Lernen an.

Optimierung durch maschinelles Lernen

Illustration des Workflows zur Entwicklung von Kohlenstoff-Nanolattices mithilfe von maschinellem Lernen, Bézier-Kurven und Zwei-Photonen-3D-Druck, ergänzt durch FESEM-Aufnahmen optimierter und standardisierter Strukturen.
Der Workflow zur Optimierung von Kohlenstoff-Nanolattices zeigt den Einsatz von maschinellem Lernen und Zwei-Photonen-3D-Druck zur Herstellung hochfester, leichter Strukturen (Bild © University of Toronto/Advanced Materials).

Das Team kooperierte mit Forschenden des Korea Advanced Institute of Science & Technology (KAIST). Sie setzten den Algorithmus der Bayes’schen Optimierung ein, der basierend auf Simulationsdaten optimale Geometrien zur Verbesserung der Stressverteilung und des Festigkeits-Gewichts-Verhältnisses berechnete. Mit Hilfe eines Zwei-Photonen-Polymerisations-3D-Druckers, der in Toronto zur Verfügung stand, wurden die optimierten Designs schließlich realisiert und experimentell validiert.

Die neuen Designs zeigten beeindruckende Resultate: Sie verdoppelten die Festigkeit gegenüber bisherigen Konstruktionen und hielten einer Belastung von 2,03 Megapascal pro Kubikmeter pro Kilogramm Dichte stand – ein Wert, der fünfmal höher ist als der von Titan.

Potenzielle Anwendungen in der Luftfahrt

Die Forschenden sehen großes Potenzial für die Luft- und Raumfahrtindustrie. Professor Tobin Filleter, Leiter des Projekts, erklärt: „Durch den Ersatz von Titan-Komponenten in Flugzeugen könnten jährlich bis zu 80 Liter Kraftstoff pro ersetztem Kilogramm Material eingespart werden.“ Die Forschenden betonen zudem die Umweltvorteile, die durch eine Reduzierung der CO₂-Emissionen bei der Nutzung leichterer Materialien entstehen könnten.

Neben der Optimierung der Designs plant das Team nun, die Skalierbarkeit der Materialproduktion zu verbessern, um eine kostengünstige Herstellung auf makroskopischer Ebene zu ermöglichen.

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