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  纖維增強水凝膠復合材料廣泛應用于許多工程應用，例如藥物釋放和柔性電子器件，具有比純水凝膠材料更靈活的機械性能。與連續纖維增強的水凝膠相比，超材料纖維增強水凝膠提供了更廣泛的變形模式，個性化設計能力，特別適合關節、軟骨和器官的應用。本文提出了一種基于深度學習算法的超材料纖維增強水凝膠結構設計策略。首先開發了超材料纖維增強水凝膠的固體力學模型，以構建纖維分布的數據集和復合材料相應的力學性能。然后訓練生成對抗網絡（GAN）來表征應力或位移場與超材料纖維分布之間的關系。訓練有素的GAN用于設計特定條件下的超材料纖維增強水凝膠復合結構。結果表明，深度學習方法可以有效且可靠地預測水凝膠復合材料的結構，在藥物釋放和柔性電子器件方面具有巨大的應用潛力。實現框架如圖1所示：

圖1 基于深度框架的結構設計流程圖

  基于連續介質力學理論，開發了一種二維超材料纖維增強水凝膠復合材料模型模擬由溫度和外部溶液的離子濃度變化引起的自由膨脹過程。得到了復合材料自由溶脹過程的有限元模擬結果，包括溶脹前復合材料中超材料纖維的分布以及溶脹后復合材料機械場的分布。GAN的數據集由有限元模擬圖像組成。溶脹后的機械場分布作為輸入和超材料纖維分布作為輸出，被用來訓練深度學習模型。

基于應力場的設計的GAN模型的定量分析

基于位移場的設計的GAN模型的定量分析

圖3 基于位移場設計的深度學習模型性能分析

案例研究一：GAN指導應力場設計超材料纖維增強水凝膠復合材料

圖4 基于深度學習模型設計藥物釋放結構

案例研究二：GAN指導位移場設計超材料纖維增強水凝膠復合材料

圖5基于深度學習模型設計柔性傳感器件

  本文提出一種基于深度學習的結構設計策略，以實現基于給定機械場的超材料纖維增強水凝膠的結構設計。首先針對不同數量、尺寸、取向和位置的超材料纖維增強的水凝膠復合材料開發了一系列有限元模型。深度學習算法GAN表征了水凝膠復合材料中機械場與相應的超材料纖維分布之間的關系。通過訓練有素的GAN在給定的應力場或位移場下預測了超材料纖維增強水凝膠復合材料的結構。現將結論如下：

  1）超材料纖維增強了水凝膠復合材料的機械性能。超材料纖維與水凝膠基質的整合誘導水凝膠在溶脹過程中具有各向異性，其中纖維的周期和分布都會影響水凝膠復合材料在自由溶脹后的機械場分布。

  2）訓練GAN模型獲得了機械場和超材料纖維分布之間的端到端映射。GAN模型在給定的機械場（包括應力場和位移場）下預測目標機械性能所需的纖維分布，同時顯著降低計算成本。

  3）提出的基于GAN的結構設計策略用于二維場景下藥物釋放及柔性傳感器裝置的結構設計。該方法為纖維增強水凝膠復合材料在生物醫學領域的應用提供了新的途徑和靈感。

  原文鏈接：Mechanical Field Guiding Structure Design Strategy for Meta-Fiber Reinforced Hydrogel Composites by Deep Learning

  劉傳志，張興宇*，劉夏，楊慶生

  https://doi.org/10.1002/advs.202310141