Für die Suche nach Inhalten geben Sie »Content:« vor den Suchbegriffen ein, für die Suche nach Orten geben Sie »Orte:« oder »Ort:« vor den Suchbegriffen ein. Wenn Sie nichts eingeben, wird in beiden Bereichen gesucht.

 

 

Wundermaterial passt sich an Umwelt an, Forscher der University of California schafft System mit Echtzeitveränderung an äußere KräfteZoom Button

So sieht das mechanische neuronale Netzwerk aus. Foto: Flexible Research Group, Informationen zu Creative Commons (CC) Lizenzen, für Pressemeldungen ist der Herausgeber verantwortlich, die Quelle ist der Herausgeber

Wundermaterial passt sich an Umwelt an, Forscher der University of California schafft System mit Echtzeitveränderung an äußere Kräfte

Wundermaterial passt sich an Umwelt an, Forscher der University of California schafft System mit Echtzeitveränderung an äußere Kräfte

Los Angeles, 21. Oktober 2022

Wie ein Pianist, der lernt, sein Instrument zu spielen, ohne auf die Tasten zu schauen, verhält sich eine neue Klasse von Materialien, die Maschinenbauingenieure der University of California, Los Angeles entwickelt haben. Diese Materialien erlernen Verhaltensweisen, mit der sie auf äußere Einflüsse reagieren und entwickeln eine Art »Muskelgedächtnis«, das eine Echtzeitanpassung an sich ändernde äußere Kräfte ermöglicht.

Flugzeugflügel passen sich an

Das Material besteht aus einem Struktursystem aus abstimmbaren Trägern, die ihre Form und ihr Verhalten als Reaktion auf dynamische äußere Bedingungen ändern können. Wird das Material beispielsweise in Flugzeugflügeln platziert, könnte es lernen, die Form der Flügel basierend auf den Windmustern während eines Fluges zu verändern, um eine höhere Effizienz und Manövrierfähigkeit des Flugzeugs zu erreichen. Gebäudestrukturen, die mit diesem Material durchdrungen sind, könnten die Steifigkeit in bestimmten Bereichen selbst anpassen, um ihre Gesamtstabilität während eines Erdbebens oder anderer Katastrophen zu verbessern.

»Um diesem Material seine intelligenten und adaptiven Eigenschaften zu verleihen, haben wir die gleichen grundlegenden Prinzipien genutzt, die beim maschinellen Lernen verwendet werden«, so Jonathan Hopkins von der Ingenieursschule der Universität. Das mechanische neuronale Netzwerk, wie das Team es nennt, besteht aus einzeln abstimmbaren Stiften, die in einem dreieckigen Gittermuster ausgerichtet sind. Jeder Stift verfügt über eine Schwingspule, Dehnungsmessstreifen und Gelenke, die es ermöglichen, die Länge zu ändern, sich in Echtzeit an die sich ändernde Umgebung anzupassen und mit anderen Stiften im System zu interagieren.

Aufgaben der einzelnen #Bauteile

Die Schwingspule initiiert die fein abgestimmte Kompression oder Expansion als Reaktion auf neue Kräfte, die auf den Stift wirken. Der Dehnungsmessstreifen ist verantwortlich für die Erfassung von Daten aus der Bewegung des Stifts, die im Algorithmus zur Steuerung des Lernverhaltens verwendet werden. Die Gelenke fungieren als flexible Verbindungen zwischen den beweglichen Balken. Ein Optimierungsalgorithmus regelt das System, indem er die Daten von jedem Dehnungsmessstreifen erfasst und eine Kombination von Steifigkeitswerten bestimmt, um zu steuern, wie sich das Netzwerk an die aufgebrachten Kräfte anpassen soll.

University of California Online

Content bei Gütsel Online …

 
Gütsel
Termine und Events

Veranstaltungen
nicht nur in Gütersloh und Umgebung

November 2024
So Mo Di Mi Do Fr Sa
12
3456789
10111213141516
17181920212223
24252627282930
Dezember 2024
So Mo Di Mi Do Fr Sa
1234567
891011121314
15161718192021
22232425262728
293031
Februar 2025
So Mo Di Mi Do Fr Sa
1
2345678
9101112131415
16171819202122
232425262728
September 2025
So Mo Di Mi Do Fr Sa
123456
78910111213
14151617181920
21222324252627
282930
November 2025
So Mo Di Mi Do Fr Sa
1
2345678
9101112131415
16171819202122
23242526272829
30
Dezember 2025
So Mo Di Mi Do Fr Sa
123456
78910111213
14151617181920
21222324252627
28293031
Februar 2026
So Mo Di Mi Do Fr Sa
1234567
891011121314
15161718192021
22232425262728
September 2026
So Mo Di Mi Do Fr Sa
12345
6789101112
13141516171819
20212223242526
27282930
Oktober 2026
So Mo Di Mi Do Fr Sa
123
45678910
11121314151617
18192021222324
25262728293031
November 2042
So Mo Di Mi Do Fr Sa
1
2345678
9101112131415
16171819202122
23242526272829
30