β-Si3N4-HDPE复合材料的智能计算与实验评估及其在绿色可持续陶瓷基3D打印中的应用价值

《Microchemical Journal》：Intelligent computational insights and experimental evaluation of β-Si?N?–HDPE composites for green and sustainable ceramic-based 3D printing

本文通过智能计算与实验相结合的方法，系统评估了β-Si3N4纳米颗粒增强高密度聚乙烯（HDPE）复合材料在陶瓷基3D打印中的应用潜力。研究利用自适应塔斯马尼亚魔鬼优化算法（SA-TDOA）优化打印参数，并构建多模态融合网络（MMFN）预测力学性能，显著提升了复合材料的结构完整性和打印可靠性，为绿色可持续增材制造提供了新思路。

　　

Mechanical performance and prediction accuracy

β-Si₃N₄-HDPE复合长丝在拉伸强度、弹性模量和断裂伸长率方面均显著优于纯HDPE材料。这些提升归因于β-Si₃N₄纳米颗粒与聚合物基质之间牢固的界面相互作用所带来的负载传递效率增强，该结论已通过微观结构研究得以验证。

实验数据与多模态融合网络（Multi-Modal Fusion Network, MMFN）所生成的预测结果进行了对比。MMFN整合了卷积神经网络（CNN）、深度循环神经网络（RNN）和多层感知器（MLP），展现出卓越的预测精度，其平均绝对误差低于5%，相关系数高达0.98。这表明该模型能够可靠地根据处理参数预测复合材料的力学行为，为优化3D打印工艺提供了强有力的计算工具。

Conclusion

本研究成功制备并系统评估了用于陶瓷基3D打印的β-Si₃N₄-HDPE复合长丝。β-Si₃N₄纳米颗粒的加入显著增强了聚合物基体的强度、弹性及延展性，明显优于纯HDPE材料，充分证明了陶瓷填料对聚合物基体的强化作用。微观结构研究表明，纳米颗粒分散均匀、界面结合牢固，直接带来了力学性能的全面提升。

通过自适应塔斯马尼亚魔鬼优化算法（SA-TDOA）对打印参数进行优化，有效缓解了打印过程中的翘曲和层间剥离等问题。所开发的多模态融合网络（MMFN）能够高精度预测力学性能，为工艺优化和材料设计提供了可靠的计算框架。本研究凸显了β-Si₃N₄-HDPE复合材料在绿色、可持续陶瓷-聚合物3D打印中的应用潜力，为未来高性能复合材料的开发与产业化奠定了坚实基础。