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        2025年8月15日，来自滑铁卢大学的一组研究人员获得了加拿大自然科学与工程研究委员会(NSERC) 和 Mitacs 提供的两笔总额为 1090 万美元的资助，以及来自航空航天、汽车和能源等领域的行业合作伙伴的资助。这笔资金将用于支持从流程优化到多尺度建模和机器学习等一系列未来的技术开发，推...

      2025年7月17日，荷兰格罗宁根大学的研究人员开发了一种低成本、可扩展的方法，利用3D打印模型、振动分析和机器学习来检测风机叶片的故障。该研究通过使用PLA材料制作的NREL 5MW叶片的缩放复制品，成功模拟了各种损坏场景。△NREL 5MW风机叶片比例缩放图风力涡轮机叶片在承受持续的机械应力和...

      2025年7月16日，来自格罗宁根大学的研究人员开发了一种低成本、可扩展的方法，利用 3D打印模型、振动分析和机器学习来检测风力涡轮机叶片的故障。这项研究展示了如何使用 PLA 制造的 NREL 5MW 叶片的缩放复制品来模拟损坏场景，并使用支持向量机和 K 最近邻算法对结构故障进行准确分类，准确...

 骨组织工程中，骨诱导性支架的关键结构因素和参数尚未明确，孔隙结构的复杂性与多样性导致其与骨诱导性的关系模糊，缺乏支架结构设计的指导方针和数据支持，制约了高性能骨再生材料的发展。来自四川大学张兴栋院士/朱向东研究员团队利用DLP 3D打印技术制备了包含24种不同孔隙结构（三角形、菱形、方形、多面体，孔...

      本研究论文聚焦机器学习辅助高细胞密度生物打印硬度预测。细胞负载水凝胶的生物打印是组织工程中一个迅速发展的领域。数字光处理(DLP)三维(3D)生物打印技术的出现革新了复杂三维结构的制造。通过调整光照, DLP生物打印技术可以调控结构的机械性能，这是调节细胞活动的关键因素。为了更好地模拟真实...

     2025年2月21日，加拿大多伦多大学应用科学与工程学院的研究人员利用机器学习设计出纳米结构材料，这种新材料既具有碳钢的强度，又具有泡沫塑料的轻盈特质，在汽车、航空航天等多个行业有着巨大应用前景。△从左到右：Tobin Filleter 教授（MIE）和 Peter Serles（MIE MASc...

随着机器学习领域的不断发展，新的算法和技术不断涌现。关注和研究这些新型机器学习算法在增材制造金属材料疲劳寿命预测中的应用潜力，如深度强化学习、图神经网络等，充分发挥其在处理复杂数据和挖掘深层次规律方面的优势，为解决增材制造金属材料疲劳性能预测中的难题提供新的思路和方法。”第一作者：王皞通讯作者：王皞，Aiju...

作者：刘尧，高祥熙，朱思铫，何玉怀，许巍单位：中国航发北京航空材料研究院     近年来，增材制造技术不断提升，但增材制造件内部随机分布的缺陷仍难以完全避免。微小缺陷对疲劳性能的影响难以通过传统物理模型准确预测。随着缺陷特征复杂性和数据维度的增加，依赖于物理公式的模型预...

        2024年11月21日，来自昆士兰科技大学 (QUT) 的生物医学工程师开发出一种新的自动化方法，可大幅推进熔融电写技术(MEW)的发展。熔融电写技术是一种用于组织工程和再生医学的新型高分辨率 3D 打印技术。相关研究成果以...