机器学习引导设计的壳基多稳态晶格：突破性能量吸收与可重复使用性能

为解决传统空心管微/纳米晶格因节点永久损伤导致可重复使用性受限的问题，来自未知机构的研究人员通过融合有限元模拟与机器学习，设计出具有稻草状几何结构和连续变厚度特征的壳基多稳态晶格单元。该材料通过投影微立体光刻技术3D打印制备，展现出可调多稳态行为、超高强度（≈91.7 kPa）和卓越能量吸收能力（≈6.2×104 J m?3），其三维分层结构更实现了全空间方向多稳态特性，为可重复使用的能量吸收材料开辟了新路径。

　　

空心管微/纳米晶格（hollow-tube micro/nanolattices）虽因优异的回弹性和能量吸收特性被广泛应用，但节点永久损伤问题严重制约其可重复使用性。多稳态超材料（multistable metamaterials）虽具潜力，却受限于倾斜/弯曲梁固有的失稳机制。研究团队巧妙结合有限元模拟（finite element simulations）与机器学习（machine learning），设计出具有稻草状几何和连续厚度梯度的新型壳基晶格单元（shell-based unit cell）。这些单元通过3D打印（projection microstereolithography）制备的多稳态微晶格，不仅具备超大变形能力和完美回弹性，更以≈91.7 kPa的强度和≈6.2×10⁴ J m^?3的能量吸收密度碾压现有空心管晶格。研究还通过多种3D打印技术制备不同材料的壳基晶格，并构建出三维分层多稳态结构（3D hierarchical lattices），在三个空间维度均展现多稳态特性。这项研究开创了基于壳结构的机械材料（mechanomaterial）设计新范式，为兼具超高能量吸收与多稳态特性的材料开发指明方向。