Ткани могут не только быть мягкими и прочными, но и влиять на распространение звука. Однако подобрать нужное переплетение нитей сложно: даже для узора 10 на 10 возможных комбинаций больше, чем можно проверить вручную, а детальное акустическое моделирование занимает более часа.

Исследователи из Лаборатории трибологии и динамики систем Высшей центральной школы Лиона/CNRS, Института передовых материалов WPI-AIMR при Университете Тохоку и RIKEN iTHEMS предложили ускоренный метод на основе искусственного интеллекта. Работа опубликована в журнале Communications Materials.

Сначала учёные сгенерировали варианты плетения, удовлетворяющие базовым требованиям производства и связности. Затем сгруппировали их по четырём типам повторяющейся симметрии, включая поворотную и зеркальную. Система ИИ организовала шаблоны на карте дизайна, разместив структурно похожие узоры ближе друг к другу. Команда смоделировала часть конструкций и обучила на этих данных предсказательную модель. После обучения модель оценивала варианты и направляла компьютерный поиск менее чем за минуту.

Отобранные решения проверили независимым детальным моделированием: предсказанное звукопоглощение совпало с результатами симуляции в пределах 5%.

Исследование также показало, как симметрия влияет на поглощение звука. Разные типы симметрии по-разному распределяют пересечения нитей, меняя движение воздуха через промежутки. Одни узоры создают более извилистые пути, увеличивая трение и нагрев, другие оставляют более прямые и открытые каналы. Размер наименьшего повторяющегося элемента тоже влияет на доступный диапазон воздушных потоков и акустических свойств. Таким образом, симметрия может служить параметром дизайна, а не только визуальным свойством.

"Комбинируя симметрию, физическое моделирование и машинное обучение, мы можем исследовать тканые структуры, которые практически невозможно перебрать вручную, - говорит ведущий автор Танасак Вангломкланг. - Метод не заменяет физику, а использует её более стратегически, чтобы находить перспективные и технологичные конструкции".

В планах команды - изготовить выбранные 3D-тканые прототипы и экспериментально проверить их звукопоглощение, а также расширить метод на многослойные материалы, более крупные повторяющиеся структуры и вариации, возникающие в производстве.

Источник: Tech Xplore