CN114880791B - 一种手性多胞结构单元、组合体及智能构建方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种手性多胞结构单元，包括胞壁以及1级胞芯，所述1级胞芯包括置于所述胞壁中心的中心五边形单元以及与所述中心五边形单元以顶点相连接的五个边缘五边形单元，所述五个边缘五边形单元的各一个顶点与所述胞壁连接。本发明实施例还公开了一种组合体，包括多个上述的手性多胞结构单元。本发明实施例还公开了一种单胞结构和组合体的智能构建方法。本发明具有精细的手性特性和优异的承载特性调控能力，可通过调整胞芯的级数和胞壁的几何结构实现组合体承载能力的平稳可控，从而提高能量吸收效率；本发明的组合体可兼具高精度的尺度，能够满足生物医学领域的特殊需求，本发明的方法能实现快速设计制备，可大大提高效率，节约成本。
Description
技术领域
本发明涉及材料结构技术领域，尤其涉及一种手性多胞结构单元、组合体及智能构建方法。
背景技术
手性多胞结构是近些年来一个新兴研究的领域，因其具有一般中心对称多胞结构无法达到的新颖独特的物理和力学性质而备受关注，例如负泊松比效应、双模量特性等。正是由于手性多胞结构的优良特性和其涵盖的宏微观尺度决定了其具有广阔的应用前景。例如，应用于抗冲击缓冲领域的手性蜂窝结构，应用于波动调控方面的手性声子晶体材料，应用于智能响应结构领域的可编程手性软材料等。
然而，目前大多数手性多胞结构均是利用数条韧带将圆形或多边形环状结构通过相切的方式连接在一起构成的。这些手性多胞结构的单元往往具有同一尺寸，即使该类单元具有不同的尺寸，也只是单元数量的简单复制，不具有多级特性，无法对手性结构进行更加精细的功能设计。同时，现有的大多数手性多胞结构韧带由于属于杆式或梁式结构，无法承受较大的压缩载荷，限制了其能量吸收的能力。
综上所述，手性多胞结构研究仍然有限，还具有很大的设计和功能提升空间，特别是多级手性多胞结构及其智能构建方法还很缺乏。
发明内容
本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种手性多胞结构单元、组合体及智能构建方法。可根据实际需要在抗冲击能量吸收、生物医学智能支架、隔振降噪等方面进行应用。
为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种手性多胞结构单元，包括胞壁以及1级胞芯，所述1级胞芯包括置于所述胞壁中心的中心五边形单元以及与所述中心五边形单元以顶点相连接的五个边缘五边形单元，所述五个边缘五边形单元的各一个顶点与所述胞壁连接。
其中，所述中心五边形单元与所述边缘五边形单元均为正五边形，且之间的相接边的夹角大于0°且小于72°。
其中，所述中心五边形单元与所述边缘五边形单元为空心结构或为实体结构。
其中，所述边缘五边形单元与所述中心五边形单元以及与所述胞壁之间固定连接，或是通过铰链、连杆、弹簧相连接。
其中，所述胞壁为环状结构。
其中，所述胞壁为圆环形状、椭圆环形状、四边形形状、六边形形状中的一种。
其中，还包括n级胞芯，所述n级胞芯包括6个n-1级胞芯，所述6个n-1级胞芯的结构形式以所述1级胞芯的结构布置。
相应地，本发明实施例还提供了一种组合体，包括多个上述的手性多胞结构单元，若干所述手性多胞结构单元沿三维空间内的左右及上下两个方向中的任一方向按一定顺序组合阵列连接而成。
其中，所述若干所述手性多胞结构单元为相同级胞芯或不同级胞芯。
本发明实施例还提供了一种单胞结构和组合体的智能构建方法，包括以下步骤：
S1：建立空间直角坐标系，以所述空间直角坐标系的坐标原点O为正五边形的中心点，在XOY平面建立预定边长和厚度的正五边形作为基础构成元素，然后以其中1个作为中心五边形单元，其余5个为边缘五边形单元并均匀环绕于所述中心五边形单元周围，且以顶点相连接，相邻的两边呈相同角度，得到1级胞芯；
S2：将所述1级胞芯缩放获得2级胞芯的基础构成元素，复制6个该基础构成元素，然后以1个该基础构成元素为中心其余5个均匀环绕周围，且均匀环绕的5个基础构成元素分别与位于中心的基础构成元素的两个次外侧顶点相连接，得到2级手性多胞结构单元的胞芯，以n-1级胞芯为基础构成元素获得n级胞芯；
S3：采用三维建模软件构建预定环状结构形状和厚度的胞壁并将其与胞芯相连接，得到多级手性多胞结构单元并标记序号为{1,2,3,…，n}，形成多级手性多胞结构单元数字模型一维数据库；
S4：从所述一维数据库中随机选取标记序号的多胞结构单元，分别沿所述空间直角坐标系的X轴、Y轴两个方向进行N个和M个单元的随机装配组合，得到含有N×M个多级手性多胞结构单元的矩阵化随机组合，多次重复步骤获得批量矩阵化随机组合体；
S5：采用有限元方法对所述随机组合体及其涉及的单元进行拉伸-压缩仿真计算，分别获得所述组合体的整体承载特性和所含单元的等效刚度，形成力学性能数据集；接着将所述组合体单元的等效刚度基准化并赋予至N×M个网格中形成组合体单元等效刚度0-1灰度图像，形成等效刚度图像集；
S6：以所述力学性能数据集和等效刚度图像集为训练样本集和验证样本集，采用机器学习算法提取所述图像灰度特征进行单元刚度和组合体承载能力之间的关联性训练，训练完成后利用样本集进行验证，得到组合体智能构建方法；
S7：基于所需结构的整体承载特性初步预设计多级手性多胞结构组合体的数量和几何尺寸，采用步骤S6的智能构建方法迭代计算出组合体的手性多胞结构的优选单元类型和组合方式，进行几何建模并得到模型文件，采用3D打印方式进行打印制备，去除支撑后得到所需多级跨尺度手性多胞结构。
具体的，在步骤S3中，所述环状结构包含但不限于圆形、四边形、六边形；
具体的，在步骤S4中，所述组合体中相邻两个单胞结构装配组合部优选地进行圆滑过渡处理；
具体的，在步骤S4中，所述随机选取的多个单胞结构中胞芯可以是同一级的，也可以是不同级的；胞壁的环状结构可以是相同的，也可以是不同的；
具体的，在步骤S5中，所述组合体单元等效刚度基准化由组合体所含单元的等效刚度除以该组合体单元的最大刚度得到；
具体的，在步骤S6中，机器学习算法包括但不限于KNN、K-mean、CNN、DNN；
具体的，在步骤S7中，3D打印方式包含但不限于熔融沉积法、激光选区熔化方法、墨水直写法，3D打印材料可以选择金属材料也可以选择非金属材料。
实施本发明实施例，具有如下有益效果：本发明采用了正五边形空间填充曲线构建的多级胞芯具有精细的手性特性和优异的承载特性调控能力，可以根据实际需求通过调整胞芯的级数和胞壁的几何结构实现组合体承载能力的平稳可控，从而提高能量吸收效率；而且，组合体可包含多级胞芯，胞芯孔隙可兼具从厘米、毫米乃至微米的尺度，能够满足生物医学领域的特殊需求；再者，本发明所给出组合体智能构建方法，能够根据应用需求不经过仿真计算和实验验证而实现快速设计制备，可大大提高效率，节约成本。
附图说明
图1为本申请实施例提供的手性多胞结构单元的1级、2级和3级胞芯的示意图。
图2为本申请实施例提供的圆形胞壁手性多胞结构单元的示意图。
图3为本申请实施例提供的四边形胞壁手性多胞结构单元的示意图。
图4为本申请实施例提供的手性多胞结构均匀组合体的示意图。
图5为本申请实施例提供的手性多胞结构梯度组合体的示意图。
图6为本申请实施例提供的手性多胞结构混杂组合体的示意图。
图7为本申请实施例提供的手性多胞结构单元和组合体的智能构建方法流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。
下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
下文的公开提供了各种不同的实施方式或例子用来实现本发明的不同单元或组合体。为了简化本发明的公开，下文中对特定例子的构建方法和设置进行描述。当然，它们仅仅为示例，并且目的不在于限制本发明。此外，本发明提供了的各种特定的制备工艺和材料的例子，但是本领域普通技术人员可以意识到其他工艺的应用和/或其他材料的使用。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施方式”、“某些实施方式”、“示意性实施方式”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”，“例如”等的描述意指结合所述实施方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施方式或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施方式或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料、组合方式或者其他特点可以在任何的一个或多个实施方式或示例中以合适的方式结合。
本发明实施例的一种手性多胞结构单元，由胞壁2以及1级胞芯1构成，如图1所示，1级胞芯由五边形空间填充曲线构成且位于环状结构的胞壁2之内
1级胞芯由6个五边形单元构成，其中1个为中心五边形单元，另外5个作为边缘五边形单元，均匀地分布于中心位置五边形的周围并分别与该中心位置正五边形的一个顶点相连接，且相邻两边构成的锐角大于0°且小于72°。
图1给出了一种胞壁2为圆环形状的手性多胞结构单元，图中从左至右分别为1级结构单元、2级结构单元和3级结构单元，以此类推，可以设计出含有n级胞芯1的手性多胞结构单元。
2级胞芯1包含6个1级胞芯1，所述3级胞芯1包含6个2级胞芯1，所述n级胞芯1包含6个n-1级胞芯1，即6n-1个1级胞芯1。
在一些技术方案的优选实施例中，所述环状结构的胞壁2除了上述圆环形状外，还可以是椭圆环形状、四边形形状、六边形形状或其他多边形形状。通过优选胞芯1级数和胞壁2的组合形式，能满足不同的需求。例如，图3为本发明实施例提供的四边形胞壁手性多胞结构单元的示意图。
在一些技术方案的优选实施例中，所述胞芯1顶点与所述环状结构胞壁2相连接的方式可以是直接相交固定连接，也可以通过铰链、连杆或弹簧相连接，从而使单胞结构整体达到适宜的强度和刚度。
在上述手性多胞结构单元基础上，本发明提供了一种由手性多胞结构单元构成的组合体，具体由若干个手性多胞结构单元沿三维空间内的左右及上下两个方向中的任一方向按预定顺序组合阵列连接而成。预定顺序可以是单元胞芯1的级数由下至上相同，也可以是单元胞芯1的级数由下至上依次增大，还可以是单元胞芯1的级数由下至上为一大一小间隔设置，但不限于以上三种顺序。总之，在具体实施时所述组合体中的手性多胞结构单元可以是同一种单元，也可以是不同的单元。当预定顺序是单元胞芯1的级数由下至上相同时，得到的是如图4所示的手性多胞结构均匀组合体；当预定顺序是单元胞芯1的级数由下至上依次增大时，得到的是如图5所示的手性多胞结构梯度组合体；当预定顺序是单元胞芯1的级数由下至上为一大一小间隔组合设置时，得到的是如图6所示的手性多胞结构间隔组合体；图4、图5和图6的实施例中组合体的环状结构胞壁之间在相切区域处直接固定连接。
通过上述技术方案，使得手性多胞结构组合体呈现出不同组合排布方式，通过改变组合排布方式在施加不同静动态载荷时表现出均匀稳定的变形，从而实现优异的承载能力和能量吸收特性。
如图7所示，本发明提供一种手性多胞结构单元和组合体的智能构建方法，用于构建上述手性多胞结构单元和组合体，包括以下步骤：
S1：建立空间直角坐标系，以所述空间直角坐标系的坐标原点O为正五边形的中心点，在XOY平面建立预定边长和厚度的正五边形作为基础构成元素，然后以1个该基础构成元素为中心其余5个均匀环绕周围，且均匀环绕的5个基础构成元素分别与位于中心的基础构成元素的顶点相连接、相邻两边呈相同角度，得到1级手性多胞结构单元的胞芯，如图1中左图所示；
从图中并没有看出以上述步骤的变化，图中，每个正五边形均未有相关角度的旋转，从S1的记载不能得到相应图示的结构
S2：将上述步骤S1得到的1级手性多胞结构单元的胞芯缩放一定比例获得2级胞芯的基础构成元素，复制6个该基础构成元素，然后以1个该基础构成元素为中心其余5个均匀环绕周围，且均匀环绕的5个基础构成元素分别与位于中心的基础构成元素的两个次外侧顶点相连接，得到2级手性多胞结构单元的胞芯，以2级胞芯为基础构成元素并采用上述构建方法可得3级胞芯，及至以n-1级胞芯为基础构成要素可得n级胞芯，得到的2级胞芯和3级胞芯如图1中中图和右图所示；
S3：采用三维建模软件构建预定环状结构形状和厚度的胞壁并将其与胞芯相连接，得到多级手性多胞结构单元并标记序号为，形成多级手性多胞结构单元数字模型一维数据库；
S4：从所述多级手性多胞结构单元数字模型一维数据库中随机选取标记序号的多胞结构单元，分别沿所述空间直角坐标系的X轴、Y轴两个面内方向进行N个和M个单元的随机装配组合，得到含有N×M个多级手性多胞结构单元的矩阵化随机组合，多次重复步骤获得批量矩阵化随机组合体；
S5：采用有限元方法对步骤S4中所述矩阵化随机组合体及其涉及的单元进行拉伸-压缩仿真计算，分别获得所述组合体的整体承载特性和所含单元的等效刚度，形成力学性能数据集；接着将所述组合体单元的等效刚度基准化并赋予至N×M个网格中形成组合体单元等效刚度0-1灰度图像，最终形成等效刚度图像集；
S6：以所述步骤S5中的力学性能数据集和等效刚度图像集为训练样本集和验证样本集，采用机器学习算法提取S5步骤中的图像灰度特征进行单元刚度和组合体承载能力之间的关联性训练，训练完成后利用样本集进行验证，得到组合体智能构建方法；
S7：基于所需结构的整体承载特性初步预估多级手性多胞结构组合体的数量和几何尺寸，采用步骤S6的智能构建方法迭代计算出组合体的手性多胞结构的优选单元类型和组合方式，进行几何建模并得到模型文件，采用3D打印方式进行打印制备，去除支撑后得到所需多级手性多胞结构组合体。
基于步骤S6，是具体如何计算得到手性多胞结构单元类型、数量和组合方式
具体的，在步骤S3中，所述环状结构包含但不限于圆形、四边形、六边形；
具体的，在步骤S4中，所述组合体中相邻两个单胞结构装配组合部优选地进行圆滑过渡处理；
具体的，在步骤S4中，所述随机选取的多个单胞结构中胞芯可以是同一级的，也可以是不同级的；胞壁的环状结构可以是相同的，也可以是不同的；
具体的，在步骤S5中，所述组合体单元等效刚度基准化由组合体所含单元的等效刚度除以该组合体单元的最大刚度得到；
具体的，在步骤S6中，机器学习算法包括但不限于KNN、K-mean、CNN、DNN；
具体的，在步骤S7中，3D打印方式包含但不限于熔融沉积法、激光选区熔化方法、墨水直写法，3D打印材料可以选择金属材料也可以选择非金属材料。
下边对手性多胞结构单元和组合体的智能构建进一步举例进行说明：
例一：
S1：建立空间直角坐标系，建立空间直角坐标系，以所述空间直角坐标系的坐标原点O为正五边形的中心点，在XOY平面建立预定边长和厚度的正五边形作为基础构成元素，然后以1个该基础构成元素为中心其余5个均匀环绕周围，且均匀环绕的5个基础构成元素分别与位于中心的基础构成元素的顶点相连接、相邻两边呈相等的36度锐角，构建出厚度为1mm和边长为10mm的1级手性多胞结构单元的胞芯；
S2：将上述步骤S1得到的1级手性多胞结构单元的胞芯缩放一定比例获得2级胞芯的基础构成元素，复制6个该基础构成元素，然后以1个该基础构成元素为中心其余5个均匀环绕周围，且均匀环绕的5个基础构成元素分别与位于中心的基础构成元素的两个次外侧顶点相连接，得到的2级胞芯，然后以2级胞芯为基础构成元素得到3级胞芯,2级胞芯的厚度和边长分别为1mm和5mm，3级胞芯的厚度和边长分别为1mm和2.5mm；
S3：采用SolidWorks三维建模软件构建直径为5.1mm的圆形环状结构，胞壁厚度分别设置为0.3mm、0.5mm、0.8mm、1mm和1.5mm共五种，并将其与各级胞芯的顶点以固定方式相连接，得到圆形多级手性多胞结构单元并标记序号为，形成圆形多级手性多胞结构单元数字模型一维数据库；
S4：从所述圆形多级手性多胞结构单元数字模型一维数据库中随机选取标记序号的多胞结构单元，分别沿所述空间直角坐标系的X轴、Y轴两个面内方向进行20个和20个单元的随机装配组合，得到含有20×20个多级手性多胞结构单元的矩阵化随机组合，多次重复步骤获得批量矩阵化随机组合体；
S5：采用ABAQUS有限元软件对步骤S4中所述矩阵化随机组合体及其涉及的15种单元进行拉伸仿真计算，分别获得所述组合体的整体承载特性和所含单元的等效刚度，形成力学性能数据集；接着将所述组合体单元的等效刚度基准化并赋予至20×20个网格的组合体单元等效刚度0-1灰度图像，最终形成等效刚度图像集；
S6：采用CNN深度学习算法，使用具有四个卷积和一个完全堆叠的致密层的16层滤波器形成回归神经网络，以所述步骤S5中的力学性能数据集和等效刚度图像集为训练样本集和验证样本集，其中样本集和验证集分别为80%和20%,提取步骤S5中的刚度图像灰度特征进行单元刚度和组合体承载能力之间的关联性训练，训练迭代回归估计值达到0.9后停止，训练完成后利用样本集进行验证，得到圆形多级手性多胞结构的智能构建方法；
S7：针对结构尺寸为10cm×10cm×2cm、整体需承受500N拉伸载荷的需求，初步设计10×10×2的胞元数量，采用步骤S6的智能构建方法计算出组合体的手性多胞结构单元类型和组合方式，，然后进行三维几何建模并得到STL模型文件，采用TPU粉末床熔融的激光选区熔化技术的3D打印方式进行打印制备，去除支撑后便得到所需柔性圆形多级手性多胞结构组合体。
例二：
此例与前述例一的区别在于：此例中的多级手性多胞结构单元是含有1-4级胞芯，而且单元胞壁是正六边形形状，其边长为5cm、厚度为5mm，制备成吸能盒用以承受汽车碰撞时的冲击压缩载荷。本例中根据吸能盒的实际需求在S5步骤中采用碳纤维冲击压缩仿真计算，在S6步骤中采用DNN机器学习算法，在S7步骤中采用碳纤维熔融挤出成型的3D打印方式，制备成由外到里密度梯度的正六边形形状多级手性多胞结构组合体，汽车吸能盒使用。
以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。
Claims (9)
1.一种手性多胞结构单元，其特征在于，包括胞壁以及1级胞芯，所述1级胞芯包括置于所述胞壁中心的中心五边形单元以及与所述中心五边形单元以顶点相连接的五个边缘五边形单元，所述五个边缘五边形单元的各一个顶点与所述胞壁连接，所述中心五边形单元与所述边缘五边形单元均为正五边形，且之间的相接边的夹角大于0°且小于72°。
2.根据权利要求1所述的手性多胞结构单元，其特征在于，所述中心五边形单元与所述边缘五边形单元为空心结构或为实体结构。
3.根据权利要求2所述的手性多胞结构单元，其特征在于，所述边缘五边形单元与所述中心五边形单元以及与所述胞壁之间固定连接，或是通过铰链、连杆、弹簧相连接。
4.根据权利要求3所述的手性多胞结构单元，其特征在于，所述胞壁为环状结构。
5.根据权利要求4所述的手性多胞结构单元，其特征在于，所述胞壁为圆环形状、椭圆环形状、四边形形状、六边形形状中的一种。
6.根据权利要求1-5任一项所述的手性多胞结构单元，其特征在于，还包括n级胞芯，所述n级胞芯包括6个n-1级胞芯，所述6个n-1级胞芯的结构形式以所述1级胞芯的结构布置。
7.一种组合体，其特征在于，包括多个权利要求6所述的手性多胞结构单元，若干所述手性多胞结构单元沿三维空间内的左右及上下两个方向中的任一方向按预定顺序组合阵列连接而成。
8.根据权利要求7所述的组合体，其特征在于，所述若干所述手性多胞结构单元为相同级胞芯或不同级胞芯。
9.一种单胞结构和组合体的智能构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：建立空间直角坐标系，以所述空间直角坐标系的坐标原点O为正五边形的中心点，在XOY平面建立预定边长和厚度的正五边形作为基础构成元素，然后以其中1个作为中心五边形单元，其余5个为边缘五边形单元并均匀环绕于所述中心五边形单元周围，且以顶点相连接，相邻的两边呈相同角度，得到1级胞芯；
S2：将所述1级胞芯缩放获得2级胞芯的基础构成元素，复制6个该基础构成元素，然后以1个该基础构成元素为中心其余5个均匀环绕周围，且均匀环绕的5个基础构成元素分别与位于中心的基础构成元素的两个次外侧顶点相连接，得到2级手性多胞结构单元的胞芯，以n-1级胞芯为基础构成元素获得n级胞芯；
S3：采用三维建模软件构建预定环状结构形状和厚度的胞壁并将其与胞芯相连接，得到多级手性多胞结构单元并标记序号为{1,2,3,…，n}，形成多级手性多胞结构单元数字模型一维数据库；
S4：从所述一维数据库中随机选取标记序号的多胞结构单元，分别沿所述空间直角坐标系的X轴、Y轴两个方向进行N个和M个单元的随机装配组合，得到含有N×M个多级手性多胞结构单元的矩阵化随机组合，多次重复步骤获得批量矩阵化随机组合体；
S5：采用有限元方法对所述随机组合体及其涉及的单元进行拉伸-压缩仿真计算，分别获得所述组合体的整体承载特性和所含单元的等效刚度，形成力学性能数据集；接着将所述组合体单元的等效刚度基准化并赋予至N×M个网格中形成组合体单元等效刚度0-1灰度图像，形成等效刚度图像集；
S6：以所述力学性能数据集和等效刚度图像集为训练样本集和验证样本集，采用机器学习算法提取所述图像灰度特征进行单元刚度和组合体承载能力之间的关联性训练，训练完成后利用样本集进行验证，得到组合体智能构建方法；
S7：基于所需结构的整体承载特性初步预设计多级手性多胞结构组合体的数量和几何尺寸，采用步骤S6的智能构建方法迭代计算出组合体的手性多胞结构的优选单元类型和组合方式，进行几何建模并得到模型文件，采用3D打印方式进行打印制备，去除支撑后得到所需多级跨尺度手性多胞结构。
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