Tiểu ứng xử cơ học của các cấu trúc rỗng của vật liệu tế bào cho in 3D

Giáo sư Nguyễn Xuân Hùng (thứ hai từ phải sang) trong lễ ký tài trợ của Quỹ Đổi mới sáng tạo Vingroup (VINIF). Nguồn: VINIF

Đây là một trong những kết quả thu được từ dự án “Công nghệ in 3D trên nền tảng máy học sâu” do giáo sư Nguyễn Xuân Hùng  làm chủ nhiệm, một trong 20 dự án khoa học do Quỹ Đổi mới sáng tạo Vingroup (VINIF) tài trợ đợt đầu vào cuối năm 2019. Khi triển khai dự án này, anh và cộng sự đặt mục tiêu phát triển một nền tảng thiết kế điện tử phục vụ công nghệ in 3D và phát triển phương pháp máy học sâu thông qua bộ dữ liệu kết hợp thu được từ quá trình thiết kế, mô phỏng tối ưu hóa và kiểm định; nâng cao hiệu suất và tối ưu hóa thiết kế kết cấu cho vật liệu in 3D.

Khi nói đến công nghệ in 3 D, người ta thường quan tâm đến những vật liệu được thiết kế và phát triển tối ưu để phục vụ cho mục tiêu này. Thông thường, các cấu trúc vật liệu tế bào với những đặc tính cơ học điều hưởng là những cấu trúc nhẹ đầy hứa hẹn cho phương pháp xây dựng đúc sẵn trong tương lai. Trong vài thập kỷ gần đây, phương pháp này đã là một chủ đề nghiên cứu được các nhà khoa học quan tâm vì nó cho phép thiết kế linh hoạt, cải thiện hiệu quả công trình, giảm chi phí và giảm thiểu hư hại. Với những ưu điểm này, thị trường xây dựng đúc sẵn được dự đoán sẽ đạt tới 94 tỉ USD vào năm 2027.

Một trong những yếu tố quan trọng quyết định sự thành công của phương pháp xây dựng đúc sẵn là việc sử dụng các vật liệu và cấu trúc tế bào do có sức bền, cách nhiệt, hấp thụ âm thanh và tăng cường hấp thụ năng lượng. Tuy nhiên, người ta vẫn chưa hiểu nhiều về các vật liệu cấu trúc tế bào liên quan đến thiết kế in 3D, đặc biệt là vật liệu cấu trúc xi măng rỗng.

Do đó, giáo sư Nguyễn Xuân Hùng và cộng sự đã tìm hiểu một cấu trúc fractan ba chiều mang tên khối lập phương Menger-Sponge (MS) và sáu cấu trúc dạng fractal thay thế khác được thiết kế theo các hình dạng khác nhau của tiết diện rỗng liên kết của chúng. Họ dùng phương pháp phần tử hữu hạn (FEM) để dự đoán các ứng xử cơ học của cấu trúc dưới lượng tải nén đơn trục. Từ những thực nghiệm trước đây, giáo sư Nguyễn Xuân Hùng đã xây dựng được mô hình số và dùng nó để so sánh bề mặt tối giản tuần hoàn (TPMS-Primitive) và cấu trúc xi măng Menger-Sponge bậc hai, và giữa các cấu trúc fractan khác với những phân cấp khác biệt. Kết quả cho thấy các khối Menger-Sponge và khối TPMS-Primitive đều có những phản hồi cơ học tương tự nhau. Các cấu trúc fractan vuông (FS) có khả năng cấu trúc tốt hơn, đặc liệt là fractal bậc thứ nhất và thứ hai. Do đó, mô hình số giúp các nhà nghiên cứu thấy được hiệu ứng của các lỗ trống được định hình và tiết diện mỏng nhất đối với cấu trúc xốp.

Trong nghiên cứu này, các tác giả cũng dùng mối quan hệ ứng suất và biến dạng để tìm hiểu về cơ chế phản hồi cơ học giữa hai khối fractan vuông và khối nguyên thủy. Họ đã phát hiện ra sự phân bố của ứng suất tương đương (ứng suất Von Mises) trong cả hai kết cấu dưới chuyển vị theo chiều thẳng đứng là 0,7% (trước ứng suất lớn nhất) và 7% (trạng thái hỏng hoàn toàn). Nhìn chung, ứng suất phân bố đồng đều xung quanh các bề mặt của khối và chủ yếu nằm trên các cạnh của nó.

Những kết quả mà các tác giả miêu tả trong công bố này sẽ góp phần đem lại hiểu biết về các ứng xử cơ học của các cấu trúc xi măng rỗng của vật liệu, qua đó có thể tối ưu quá trình in 3D các vật liệu này trong tương lai.