Mechanically-Informed Computational Form-Finding for Biobased Materials in the Case of Bacterial Cellulose

Abstract

Hesaplamalı tasarım ve üretim süreçlerindeki son çalıs¸malar, dogˆadaki biyolojik sistemleri matematiksel modeller olarak veya çes¸itli uygulamalarda biyolojik tabanlı malzemeler ve kompozitler olarak kullanma potansiyellerine odaklanmaktadır. Biyolojik tabanlı ürünlerin tasarlanması ve üretilmesi için mekanik ve dijital medya arasındaki kars¸ılıklı entegrasyon hala gelis¸tirilmeye açıktır. Mevcut hesaplamalı form bulma betikleri, kapsamlı bir malzeme listesi içermesine ragˆmen biyolojik tabanlı malzemelerin bu listeye eklenmesiyle daha da gelis¸tirilebilir. Bu tez, mekanik olarak bilgilendirilmis¸ malzeme tabanlı hesaplama yoluyla bir çerçeve önererek özelles¸tirilmis¸ bir form bulma sürecini aras¸tırmaktadır. Pek alıs¸ılmadık ancak tasarım için potansiyel bir malzeme olan bakteriyel selülozun biyolojik büyüme süreci, mekanik malzeme özelliklerinin elde edilmesi ve bu veri setlerinin hesaplamalı form bulma sürecine entegrasyonu incelenmis¸tir. Standart hesaplamalı form bulma ve mekanik olarak bilgilendirilmis¸ hesaplamalı form bulma arasındaki kars¸ılas¸tırmanın sonuçları, hem elde edilen optimum geometrinin formu hem de geometrinin gerçekte kaldırabilecegˆi maksimum eksenel kuvvetler açısından büyük bir fark ortaya çıkarmıs¸tır. Bu entegrasyon literatürde nispeten yeni olmasına ragˆmen, önerilen yöntemin hesaplamalı tasarım ve üretimdeki yapısal form bulma sürecini gelis¸tirmek ve pratigˆe yaklas¸tırmak için etkili oldugˆu gözlemlenmis¸tir. Bu yaklas¸ım, nicel mekanik özellikler elde edildikten sonra yeni malzemeleri kapsayacak s¸ekilde çes¸itli form bulma ve yapısal optimizasyon betiklerindeki geleneksel ve sınırlı malzeme listelerinin genis¸letilmesine izin vermektedir. Bu yöntem, tasarım bilimine, malzeme bilimine, mimarlıgˆa ve Antroposenin sürekli artan etkilerine kars¸ı sürdürülebilir bir gelecegˆe katkıda bulunur.

Recent studies in digital design and fabrication processes focus on the potential of using biological systems in nature as mathematical models or, more recently, as biobased materials and composites in various applications. The reciprocal integration between mechanical and digital media for designing and manufacturing biobased products is still open to development. The current computational form-finding scripts involve an extensive material list that can be enhanced by extending with biobased materials. This dissertation explores a customized form-finding process by suggesting a framework through mechanically-informed material-based computation. Bacterial cellulose, an unconventional yet potential material for design, was explored across its biological growth, tensile properties, and the integration of datasets into computational form-finding. The initial results of the comparison between computational form-finding versus mechanically-informed computational form-finding revealed a difference in terms of both the resulting optimum geometry and the maximum axial forces that the geometry could actually handle. Although this integration is relatively novel in the literature, the proposed methodology has proven effective for enhancing the form-finding process within digital design and fabrication and bringing us closer to real-life applications. This approach allows conventional and limited material lists in various computational form-finding scripts to cover novel biobased materials once the quantitative mechanical properties are obtained. This method contributes to design science, material science, architecture, and a sustainable future against the evergrowing effects of the Anthropocene