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

在数百万年的进化过程中，大自然发展出了各种过程、物体、材料， 和功能，以提高效率. 通过仿生学和灵感，工程师 生物学家利用进化的洞察力为复杂的任务提供解决方案 in aerospace industries, such as drag reduction, locomotion, navigation, control, 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 will study the characteristics of natural species, such as animals, birds, or insects’ locomotion, dynamics, structure, behavior, etc., 将生物启发的经验应用于高效无人机和机器人的设计 行星探索. Students will perform laboratory analyses on natural species 探索机翼几何形状和身体结构，然后将概念应用于设计和 空中、水上或陆地机器人的原型，包括空气动力结构， 控制系统和操作机械. 学生将学习空气动力学、设计 原理，SolidWorks软件进行设计和3D打印，Arduino编程 通过开发仿生无人机/机器人来控制和电路布线. 研究成果将包括提高对飞行空气动力学的理解 of novel control algorithms for the designed motive platform, the integration of bioinspired designs to 行星探索 challenges. 

教师指导: Dr. 杰米金伯利，机械工程副教授 

随着增材制造在工程设计中变得越来越普遍，研究人员 是否试图利用独特的能力来创建无法实现的复杂结构 通过传统的制造技术.  特别有趣的是晶格结构 which are capable of absorbing large quantities of energy under dynamic loading (e.g. 影响)条件. Many recent studies have focused on demonstration of the response 在各种晶格拓扑结构中，很少有研究对高速率进行了研究 组成材料本身的响应. 这些材料响应数据是 对于新型动态AM结构的设计、仿真和优化至关重要 能量吸收.  This research project will engage the INTENSE REU participant to address this knowledge gap by conducting dynamic compression experiments on AM 聚合物的标本. The participant will design cylindrical specimens to be loaded at three orientations (0, 45, 90 degrees) with respect to the AM build direction. These specimens will be printed using a variety of feedstocks (e.g. Pla, pvb, abs). Dynamic compression experiments will be conducted on the Kolsky bars in Dr. 金伯利的 研究实验室. As part of this research the REU participant will develop skills in computer modelling, 3D printing, high-speed imaging, digital image correlation, 以及MATLAB中的数据处理. 研究 outcomes include an improved understanding 常见增材制造聚合物原料和应力应变的速率依赖性力学响应 data sets associated with these materials as a function of orientation relative to 构建方向.

教师指导:  Dr. Michaelann Tartis化学工程教授 

This research study will utilize previously developed hydrogel formulations that match the mechanical properties (stiffness) of human cranial tissues to study the 空化和剪切变形在模拟创伤性脑损伤中的作用. 水凝胶配方将优化，包括组织模拟的各向异性 白质性质和各向同性灰质性质，用于光学和 acoustic imaging during an impact of a cranial phantom in a drop tower apparatus.  Optimization for simultaneous imaging requires these materials to be transparent, contain tissue-like sound scatter, tissue-matched attenuation. REU学生 高速数码相机能否获取高速加载实验图像 以及高帧率超声波.  To understand which impact circumstances may result 在空化所致损伤中，轻重型颅脑外伤有几种 参数会变化：冲击能量，头部方向，超声波位置 transducer, soft tissue models, 3D printed skull geometries. 学生会 利用MATLAB和ImageJ软件提取空化事件的数量、位置、持久性； 以及给定时间段内的频率. 学生将在学习中获得经验 and quantifying image datasets using image processing.  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

Additive manufacturing (AM or 3-D printing) is the process of fabricating objects 通过沉积材料层.  This project focuses on adding thermite to standard 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 控制燃烧速率，和/或在含能基材中修改燃烧轮廓.  Current research has demonstrated printing of an ABS filament with 20% Ba(NO₃)₂ (barium nitrate) + Al thermite into combustible geometries as shown in Figure 4.  intensive REU的参与者将通过创建定制的3d打印机来参与这个项目 长丝使用Filabot EX2长丝挤出机，探索变量来增强和 调整能量释放. A test matrix with variables including base filament material, thermite system, mass loading, burn rate enhancer addition will be explored. 在 挤出时，材料的稠度，就长丝直径而言，将是 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.  的活 participant will test the effectiveness of these energetic inks at initiating an energetic substrate through supervised combustion testing. 的活 参与者将通过生成学习材料选择和设计技巧 and testing of the systems in the materials matrix.  计划和安全技能 执行燃烧测试，以及材料表征将被开发 由REU学生提供. 研究 outcomes include development of printability maps for 铝热剂混合物及其对成分的先验材料性质估计的见解 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

近年来，太空任务在数量、性质和操作人员方面的急剧增加 多年来，对评估和鉴定结构的技术和方法的需求得到了加强 运载工具或有效载荷从发射到 轨道再入.  NMT 是否开发了使用机电阻抗的结构健康监测技术 有源压电传感器通过本科设计团队和研究生研究 项目.  The developed systems and experiments have been tested on high altitude 气球和亚轨道火箭飞行.  对这个项目进行研究的学生 will perform ground-testing of structural health monitoring systems investigating 结构接缝的完整性.  The goal of the project is to determine characteristic 原始状态下螺栓连接和焊接连接的机电阻抗特征 “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 硬件，如图5所示，学生将构建他们自己的测试设置 用于联合测试.  学生会 be exposed to the science of vibrations and signal processing as well as the technology of piezoelectric and acoustic sensors.  研究成果包括对系统振动响应变化的理解 a function of various damage states including weld failures or loose bolts