教师指导:  Dr. Mostafa Hassanalian，机械工程副教授

Across millions of years of evolution, nature has developed processes, objects, materials, 和功能，以提高效率. 通过仿生学和灵感，工程师 and biologists leverage evolutionary insights to produce solutions for complex tasks 在航空航天工业中，比如减阻，运动，导航，控制， 传感和无人机/机器人设计. 这个研究项目将调查生物启发 开发和优化行星自主系统的解决方案 探索. REU学生将学习自然物种的特征，例如 如动物、鸟类或昆虫的运动、动力学、结构、行为等., will apply the bioinspired lessons to the design of efficient drones and robots for 行星探索. 学生将对自然物种进行实验室分析 to explore wing geometries and body structures then apply the concepts to design and prototype aerial, aquatic, or terrestrial robots including the aerodynamic structures, 控制系统和操作机械. 学生将学习空气动力学、设计 principles, SolidWorks software for design and 3D printing, programming for Arduino controls, electrical circuit wiring through development of the bioinspired drones/robots. 研究成果包括 enhanced understanding of flight aerodynamics, development 为设计的动力平台提供了新的控制算法，并进行了集成 从生物灵感设计到行星探索挑战. 

教师指导: Dr. 杰米金伯利，机械工程副教授 

As additive manufacturing has become more prevalent in engineering design, researchers have sought to leverage the unique capability to create complex structures not achievable 通过传统的制造技术.  特别有趣的是晶格结构 它们能够在动态载荷下吸收大量能量(例如.g. 影响)条件. 最近的许多研究都集中在对反应的论证上 of various lattice topologies, while very few studies have investigated the high-rate 组成材料本身的响应. 这些材料响应数据是 critical for design, simulation, optimization of novel AM structures for dynamic 能量吸收.  本研究项目将邀请intensive REU参与者参与 通过在AM上进行动态压缩实验来解决这一知识差距 聚合物的标本. 参与者将设计要加载的圆柱形试样 在三个方向(0,45,90度)相对于AM建造方向. 这些样品将使用各种原料印刷(例如.g. Pla, pvb, abs). 动态压缩实验将在科尔斯基棒材上进行. 金伯利的 研究实验室. 作为这项研究的一部分，REU参与者将发展技能 在计算机建模，3D打印，高速成像，数字图像相关， 以及MATLAB中的数据处理. 研究成果包括更好的理解 of the rate-dependent mechanical response of common AM polymer feedstocks and stress–strain 与这些材料相关联的数据集作为相对于的方向函数 构建方向.

教师指导:  Dr. Michaelann Tartis化学工程教授 

这项研究将利用以前开发的水凝胶配方 匹配人体颅骨组织的力学性能(刚度)进行研究 role of cavitation and shear deformation in simulated traumatic brain injuries (TBI). Hydrogel formulations will be optimized to include tissue mimics for both anisotropic white matter properties and isotropic grey matter properties, for both optical and 跌落塔装置中颅影撞击时的声学成像.  同时成像的优化要求这些材料是透明的， 包含类似组织的声音散射和组织匹配的衰减. REU学生 will acquire images of high-rate loading experiments using high-speed digital cameras 以及高帧率超声波.  了解可能产生的影响情况 in cavitation induced injuries in mild to severe traumatic brain injuries, several parameters will be varied: impact energy, head orientation, location of ultrasound 换能器、软组织模型和3D打印头骨几何形状. 学生会 use MATLAB and ImageJ softwares to extract cavitation event number, location, persistence, 以及给定时间段内的频率. 学生将在学习中获得经验 并利用图像处理技术对图像数据集进行量化.  研究成果包括 冲击诱发的创伤性脑损伤的新认识和见解 迈向缓解方法.

教师指导:  Dr. Chelsey Hargather，材料工程副教授

增材制造(AM或3d打印)是制造物体的过程 通过沉积材料层.  本项目的重点是将铝热剂添加到标准中 3d打印机的长丝制造出一种高能墨水. 这种墨水可以被3d打印 an energetic material substrate, allowing for multi-point initiation, user-imposed control of the burn rate,/or burn profile modification in the energetic substrate.  目前的研究已经证明了20% Ba(NO)的ABS长丝的打印₃)₂ (硝酸钡)+铝热铝制成可燃几何形状如图4所示.  The INTENSE REU participant will engage on this project by creating custom 3-D printer filament using a Filabot EX2 filament extruder, exploring variables to enhance and 调整能量释放. 一个测试矩阵，其变量包括基丝材料， 将探讨铝热剂体系、质量负荷和燃烧速率增强剂的添加. 在 extrusion, the consistency of the material, in terms of filament diameter, will be 对每个材料系统进行评估.  性能最好的材料将被打印出来 使用标准的商用3d打印机(e.g. Prusa或Artillery)进行表征 燃烧速率和机械性能(如.g. 抗拉强度) 样品.  REU参与者将测试这些高能墨水的有效性 通过有监督的燃烧测试来启动一个有能量的衬底. 的活 participant will learn materials selection and design techniques through the generation 在材料矩阵中测试系统.  计划和安全技能 executing combustion testing, as well as materials characterization will be developed 由REU学生提供. 研究成果包括可印刷性地图的发展 thermite mixtures and insights for a priori materials property estimation for compositions 基于材料成分. 

 教师指导:  Dr. 柯蒂斯·奥马利，机械工程助理教授

教师指导:  Dr. 安德烈Zagrai，机械工程教授

The dramatic increase in the number, nature, operators of space missions in recent years reinforces the need for techniques and methods to assess and qualify the structural 运载工具或有效载荷从发射到 轨道再入.  NMT has developed structural health monitoring techniques using electro-mechanical impedance of active piezoelectric sensors through undergraduate design teams and graduate research 项目.  开发的系统和实验已经在高空进行了测试 气球和亚轨道火箭飞行.  对这个项目进行研究的学生 是否会对结构健康监测系统进行地面测试 结构接缝的完整性.  该项目的目标是确定特征 electro-mechanical impedance signatures of bolted and welded joints in pristine and “受损”条件下训练智能 检测损坏异常的算法.  该项目将利用以前开发的 hardware, as shown in Figure 5, the student will construct their own test setups 用于联合测试.  学生将接触到振动和 信号处理以及压电和声学传感器技术.  研究 outcomes include an understanding of system vibrational response change as 各种损伤状态的函数，包括焊接失效或螺栓松动