低粘可打印
一种通过机器学习逆向设计获得的氮化硅光敏浆料,在保证高固含量的同时具备适合打印的低粘度和优异固化深度,解决了传统配方难以同时优化多个性能的难题。
Yu, Chen · Lu, Ping · Cong, Liang · Dong, Bian · Yuan, Ding · Zhang, Fulong · Machibya, Ferdinand Mabula · Zhao, Guangbin · 刘双宇
Journal of the European Ceramic Society 2026
通过机器学习模型准确预测浆料性能,并利用NSGA-III多目标优化算法,实现了高固含、低粘度和高固化深度的同步优化。
该框架能够快速预测不同配方下的性能,无需大量试错实验,显著缩短研发周期和成本。
优化后的浆料在长时间打印过程中未观察到明显相分离,有利于批量化稳定生产。