Título

Superfícies mínimas triplamente periódicas com distribuição de Tamanho de Célula Unitária

Triply periodic minimal surfaces with unit cell size distribution

Autoria

AUGUSTO, THIAGO DE ASSIS; MORAES, VIVIANE TAVARES DE; SERIACOPI, VANESSA

AUGUSTO, THIAGO DE ASSIS

Eu sou esse autor

MORAES, VIVIANE TAVARES DE

Eu sou esse autor

SERIACOPI, VANESSA

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DOI

10.5151/2594-5327-44195

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Resumo

Este trabalho avaliou a viabilidade de gerar superfícies mínimas triplamente periódicas (TPMS) com variação de tamanho de célula unitária no software MSLattice, com apoio da ferramenta de inteligência artificial (IA) Google NotebookLM para obtenção das equações matemáticas. Também foi comparado o comportamento mecânico em compressão de diferentes TPMS do tipo giroide por análise de elementos finitos no software Ansys, considerando deslocamento imposto de 2 mm. Foram criados modelos tridimensionais de 30x30x30 mm, 30% de densidade, com variação de células de 5 a 15 mm. As geometrias obtidas foram validadas com o software SolidWorks. Obteve-se valores estimados de consumo de material e tempo de impressão para cada TPMS. Os resultados mostraram que a IA foi capaz de auxiliar a geração das equações. Malhas mais densas foram necessárias para gradientes elevados. A simulação indicou que estruturas com células menores apresentam maior rigidez, maior força de reação e maior energia de deformação. Porém, células menores elevam o consumo de material e tempo de impressão 3D. Conclui-se que o uso combinado de IA e MSLattice é viável para projetar TPMS com variação de tamanho de célula unitária, permitindo ajustar desempenho mecânico e processamento conforme a aplicação.

This study evaluated the feasibility of generating triply periodic minimal surfaces (TPMS) with variable unit cell sizes in MSLattice software, supported by the artificial intelligence (AI) tool Google NotebookLM to obtain the mathematical equations. The mechanical behavior under compression of different gyroid-type TPMS was also compared through finite element analysis on Ansys software, considering a 2 mm displacement. Three-dimensional models measuring 30x30x30 mm, with 30% density and cell sizes ranging from 5 to 15 mm, were created. The resulting geometries were validated using SolidWorks software. Estimated material consumption and printing time were obtained for each TPMS. The results showed that AI was able to assist in generating the equations. Denser meshes were required for higher gradients. The simulation indicated that structures with smaller cells exhibit greater stiffness, higher reaction force, and greater strain energy. However, smaller cells increase material consumption and 3D printing time. It was concluded that the combined use of AI and MSLattice is feasible for designing TPMS with unit cell size variation, allowing mechanical performance and processing to be adjusted according to the intended application.

Palavras-chave

TPMS, Metamaterial, Inteligência artificial, Método dos elementos finitos

TPMS, Metamaterial, Artificial intelligence, Finite element method