WeavePrint：基于参数化编织结构的编织类增材制造生成方法

文献标题

WeavePrint: A Generative Method for Woven-like Additive Manufacturing Based on Parametric Weave Structures

出版信息

• 主题领域: 基于多材料3D打印的可编程编织结构增材制造。
• 关键词: 增材制造，参数化设计，多材料打印，编织结构，可编程各向异性，人机交互，软体机器人，可穿戴设备，运动原语，交互式纺织品。

背景与问题

• 问题/挑战: 传统纺织制造在材料选择、生产工艺以及创建复杂、功能性和交互式系统方面存在局限性。现有的3D打印纺织类结构通常缺乏对局部和整体机械性能的精确控制。
• 意义: 解决这些限制对于推动可穿戴设备、触觉界面、软体机器人以及其他需要灵活、可编程和交互式材料的领域至关重要。
• 动机与相关工作: 先前的研究探索了几何设计、混合编织技术和功能性材料在3D打印纺织品中的应用。然而，这些方法通常需要后处理、外部驱动器或手动组装，未能实现集成的、可编程的机械性能。本文在这些研究的基础上提出了一种可扩展的多材料解决方案。

解决方案

• 提出的方法: WeavePrint，一种参数化多材料3D打印方法，将传统编织逻辑与计算设计相结合，创建具有可编程机械性能的编织类结构。
• 创新点:
  1. 开发了一个运动原语库，将二维编织图案映射到三维宏观运动。
  2. 提供了一个参数化建模工具，用于生成多样化的编织图案（平纹、斜纹、缎纹、基于图像的提花）。
  3. 将多材料打印与连续卷对卷生产相结合，实现可扩展制造。
  4. 通过系统的机械实验验证了WeavePrint的可行性和应用。
• 流程与关键技术:
  • 使用Rhino和Grasshopper对经纬线进行参数化建模。
  • 使用双喷嘴系统进行多材料3D打印，同时沉积刚性和柔性材料。
  • 通过特定的编织几何定义四种基本运动原语（弯曲、扭转、曲线伸缩、铰链伸缩）。
  • 通过机械测试量化重叠长度、丝线宽度和材料组合对性能的影响。

结果

• 具体发现:
  • 尼龙+TPU组合实现了最高的拉伸强度（约400 N）和压缩载荷（约180 N）。
  • PLA+TPU和PETG+TPU的机械性能较低，但更适合个人制造。
  • 几何参数（重叠长度、丝线宽度）对机械性能有显著影响，尤其是在高性能材料组合中。
• 相较基线的优势:
  • 消除了对外部驱动器、粘合剂或后期组装的需求。
  • 在制造过程中直接实现了可编程各向异性和动态机械性能。
  • 通过卷对卷打印支持可扩展生产。
• 实验/评估:
  • 对具有不同重叠长度和丝线宽度的多材料样品进行拉伸和压缩测试。
  • 应用展示包括可穿戴支撑、机器人抓手、交互式腕带和康复设备。
• 局限性与未来工作:
  • 目前仅限于基础编织图案；未来将探索高级编织技术（如三轴、多层）。
  • 需要进一步分析长期性能、疲劳寿命和失效模式。
  • 计划将传感和驱动组件直接集成到编织过程中，并优化制造以实现大规模生产。

总结

WeavePrint通过结合传统编织逻辑与参数化多材料设计，引入了一种用于3D打印编织类结构的新框架。该系统定义了四种运动原语，并通过卷对卷打印支持可扩展生产。机械测试验证了其性能，而在可穿戴设备、机器人和康复领域的应用展示了其多样性。未来工作将扩展设计空间，集成智能材料，并增强可扩展性以实现大规模定制。