This study presents innovative nested-isotropic lattices for additive manufacturing, drawing inspiration from bio-architectures found in cortical bone osteons, golden spirals, and fractals. These lattices provide tunable anisotropy by integrating architectural elements like ``nesting orders (NOs)'' and corresponding ``nesting orientations (NORs),'' along with repetitive self-similar X-cross struts and three four-fold axes of symmetry, resulting in a wide spectrum of lattice designs. Nine mono-nest and twenty multi-nest lattices, along with 252 parametric variations, are realized. The relative density \( \bar{\rho} \) and surface area density \( \bar{S} \) are calculated. Employing finite element-based numerical homogenization, elastic stiffness tensors are estimated to evaluate the anisotropic measure - Zener ratio \( Z \) and elastic modulus \( \bar{E} \) for all lattice designs. The mono-nest lattices generated considering higher NOs and respective NORs exhibit a transition from shear dominant to tensile/compression dominant (TCD) anisotropic behavior and their strut size variations show a strong influence on \( \bar{\rho} \), \( \bar{S} \), and \( \bar{E} \). In contrast, multi-nest lattices exhibit isotropic and neo-isotropic characteristics, with strut size mismatch exerting more influence on \( Z \). Increasing NOs and NORs result in isotropic or TCD behavior for most multi-nest lattices, with strut size mismatch leading to many isotropic lattices. These bio-inspired nested lattices, coupled with advancements in additive manufacturing, hold potential for diverse applications.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

java开发框架
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关资讯
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员