Diseño automatizado de metamateriales mecánicos blandos mediante evolución artificial en un ambiente simulado

Abstract

Los metamateriales mecánicos se caracterizan por tener propiedades mecánicas mejoradas o fuera de lo común, tales como: Coeficiente de expansión térmica negativo, auxeticidad (i.e. módulo de Poisson negativo), multiestabilidad, entre otros. Estas propiedades vienen dadas en mayor medida por la forma de su estructura interna que por la composición del material del que están hechos. En la última década, estos tipos de metamateriales han sido cada vez más utilizados para proponer nuevas posibilidades y paradigmas de diseño, especialmente dentro del campo de la robótica blanda, lo cual ha servido para simplificar el diseño de robots tradicionales y a su vez ahorrar componentes mecánicos y electrónicos. En el presente trabajo de título se diseña una herramienta computacional, basada principalmente en librerías de algoritmos genéticos y simulaciones de objetos de elementos finitos blandos, por medio de la cual se podrán generar, de manera automatizada, distintos diseños de metamateriales auxéticos. El procedimiento general para lograr esto consiste básicamente en programar una representación genética que describa la estructura interna de un metamaterial, crear un ambiente de simulación que permita medir la respuesta auxética de cada candidato a metamaterial y, por último, programar una función fitness adecuada. Además, para explotar el potencial de esta herramienta, se programan una serie de funciones adicionales que permiten generar diseños en base a distintos tipos de simetrías, emplear seeding a partir de metamateriales auxéticos ya conocidos y diseñar metamateriales cuya estructura interna varíe tridimensionalmente. Por último, para verificar la fiabilidad de esta herramienta, se hace uso de una impresora3D para imprimir algunos de los diseños generados y estudiar su comportamiento real. Como resultado de aplicar este sistema, se obtienen diseños novedosos y peculiares de metamateriales auxéticos. Además, mediante el uso de seeding, se logran diseños con un grado de auxeticidad mayor al obtenido mediante evoluciones aleatorias. Por último se observa cualitativamente que, para la mayoría de los casos, los modelos simulados e impresos se comportan de manera similar. Sin embargo, cabe destacar que el sistema implementado posee considerables limitantes de diseño relacionadas al tamaño, forma y complejidad de las estructuras modeladas. Además, las distintas funciones que componen este sistema pueden seguir siendo mejoradas para obtener diseños más auxéticos, estables y complejos.