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AM與AI結(jié)合改善生產(chǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)探測(cè)和預(yù)測(cè)層間缺陷和扭曲

科研前沿
2020
05/08
14:25
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評(píng)論
來源: 江蘇激光產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟

導(dǎo)讀:工業(yè)4.0和中國(guó)制造2025計(jì)劃均大力鼓勵(lì)和提倡將智能制造和先進(jìn)的信息技術(shù)相融合。增材制造技術(shù)的應(yīng)用可以稱之為先進(jìn)制造技術(shù)和信息技術(shù)結(jié)合的典范。來自University of California的研究人為我們展示了一種在增材制造過程中采用人工智能技術(shù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)打印過程中的分層和扭曲。

工業(yè)4.0和《中國(guó)制造2025》是當(dāng)前最先進(jìn)的智能制造技術(shù)。在智能制造中,將現(xiàn)代制造工藝技術(shù)同先進(jìn)的信息技術(shù)相融合,從而為真?zhèn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展帶來天翻地覆的變化,如圖1所示。工業(yè)4.0和《中國(guó)制造2025》提供了將無形的數(shù)字技術(shù)和有形的制造技術(shù)的有機(jī)結(jié)合,而增材制造技術(shù)則在工業(yè)4.0和《中國(guó)制造2025》中的智能工廠中扮演著十分重要的角色。增材制造技術(shù)不僅僅是一項(xiàng)新的制造技術(shù),它還將對(duì)現(xiàn)有的設(shè)計(jì)理念、生產(chǎn)方式和商業(yè)模式產(chǎn)生沖擊, 使得制造和設(shè)計(jì)被整合成為精益設(shè)計(jì)“ 模式, 這不但會(huì)影響制造業(yè)本身,還將改變經(jīng)濟(jì)發(fā)展的模式和我們的生活方式。而這一變化也 恰恰迎合了這種變化信息技術(shù)快速發(fā)展和社會(huì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的趨勢(shì).這一點(diǎn)很關(guān)鍵。如圖2,3,4,5為增材制造技術(shù)已經(jīng)顯示出來的明顯的優(yōu)勢(shì)。

圖1 工業(yè)4.0中 中智能制造及其增材制造所扮演的角色

增材制造技術(shù)使得人們制造多材料和多功能材料并具有復(fù)雜形狀的部件成為可能。盡管增材制造技術(shù)在近年來取得了飛速的發(fā)展,但如何克服常見的制造缺陷仍然是擺在增材制造技術(shù)面前的一大障礙。常見的制造缺陷如分層和扭曲等在打印復(fù)雜部件時(shí)還是極易發(fā)生的。嚴(yán)重制約了增材制造技術(shù)在更廣泛和深入的領(lǐng)域中的應(yīng)用。因此,基于實(shí)時(shí)相機(jī)圖像和深度學(xué)習(xí)原理的自檢測(cè)系統(tǒng)開始逐漸進(jìn)入增材制造中用于分層和扭曲的監(jiān)測(cè)。而且,University of California的研究人員研究了一種新型的包含應(yīng)變測(cè)試的辦法,通過測(cè)試數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)可能發(fā)生的扭曲變形。結(jié)果顯示機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以用來探測(cè)不同程度的分層。同時(shí)應(yīng)變測(cè)試裝置成功的反應(yīng)和探測(cè)出在打印作業(yè)時(shí)實(shí)測(cè)發(fā)生扭曲的程度和傾向。這一扭曲系統(tǒng)可以用來評(píng)估制造工藝的自動(dòng)校正和無人值守時(shí)的預(yù)警和診斷缺陷。
圖2 增材制造技術(shù)工藝及其應(yīng)用

University of California的研究人員研究了一個(gè)案例,就是將人工智能技術(shù)應(yīng)用于FDM( Fused deposition modeling)的分層和扭曲的在線監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)。該技術(shù)容易操作且成本低。典型的FDM工藝是將CAD模型轉(zhuǎn)換為2D模型進(jìn)而層層堆積的工藝過程。該工藝在應(yīng)用中最讓人頭疼的一個(gè)問題就是層間缺陷導(dǎo)致的分層和扭曲,如果一旦發(fā)生,此時(shí)就需要打印工藝的重新開始,先前打印的材料和制備的廢品就只好忍痛浪費(fèi)了。分層發(fā)生在兩層結(jié)合力比較弱的情況下,扭曲發(fā)生在殘余熱應(yīng)變?cè)诖蛴r(shí)的累積效應(yīng)。缺陷的形成是由于打印參數(shù)的設(shè)置、第一層的精準(zhǔn)校準(zhǔn)以及模型的準(zhǔn)確與否等等所造成的。最近,隨著人工智能技術(shù)的應(yīng)用和機(jī)器學(xué)習(xí)在材料科學(xué)與工程中的應(yīng)用不斷增加,人們開始將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于確定和探測(cè)打印作業(yè)時(shí)的不同缺陷,如飛濺、斑點(diǎn)和扭曲以及分層等。另外一個(gè)有意思的應(yīng)用是應(yīng)用分層機(jī)制來將打印區(qū)域在空間進(jìn)行校準(zhǔn)以防止扭曲。然而,早期的文獻(xiàn)指出并不能實(shí)現(xiàn)在線分析和預(yù)測(cè)。在這里為大家介紹一種基于計(jì)算視覺和應(yīng)變測(cè)試的辦法進(jìn)行探測(cè)和預(yù)測(cè)打印制品。這一辦法是建立在基于深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上利用相機(jī)拍照來分類和探測(cè)分層的現(xiàn)象。此外,建立的一個(gè)基于應(yīng)變測(cè)試的辦法來測(cè)量和預(yù)測(cè)扭曲的發(fā)生與否。
圖3 增材制造技術(shù)的優(yōu)勢(shì)

Comparison framework among different metal AM technologies used in the aerospace industry
第一種層間缺陷是分層。前面已經(jīng)提到,分層主要是由于噴嘴高度不適合打印作業(yè)時(shí)層層之間結(jié)合力較弱造成的。因此,在文獻(xiàn)中液晶指出,解決分層的最好辦法是在打印第一層時(shí)即調(diào)整噴嘴的偏離程度在合適的范圍內(nèi),此時(shí)將這一操作稱之為第一層校準(zhǔn)。受這第一層校準(zhǔn)主要基于操作人員人眼的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行校準(zhǔn)所啟發(fā),研究人員發(fā)展了一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的辦法進(jìn)行模擬人工的校準(zhǔn)。這一校準(zhǔn)裝置通過USB連接的相機(jī)安裝在打印頭上(如圖6a所示)。該相機(jī)通過后面安裝的懸臂部件來加強(qiáng)支撐以減少在打印過程中的震動(dòng)。而且,相機(jī)的塑料外殼也取出以適應(yīng)狹小的空間和可以調(diào)整到適宜的角度。由于第一層的噴嘴偏離大約0.1-0.2mm,因此需要近乎平行的視場(chǎng)來觀察和監(jiān)控噴嘴與當(dāng)前打印層之間的距離。將偏離程度設(shè)成四個(gè)類別:高+(High+)、高(High)、好(Good)和低(Low)。由于噴嘴不能調(diào)整到低于打印的平面的程度,所以不需要在分類中考慮此種情況。相機(jī)所捕捉的圖像,如圖6b所示分別對(duì)應(yīng)以上四種情況?梢钥吹皆凇案摺睍r(shí)噴嘴會(huì)導(dǎo)致結(jié)合力較差,而且,在“高+”時(shí)則會(huì)使分層現(xiàn)象更加嚴(yán)重。相反,在“低”時(shí)則會(huì)造成熔絲由于空間有限而受到擠壓,從而造成表面凹凸不平。

圖4 空客A320機(jī)艙鉸鏈支架的優(yōu)化實(shí)例
圖5 不同增材制造設(shè)備的成本比較

當(dāng)定義好以上四種情形后,采集以上各種情況下的數(shù)據(jù)。從而形成第一層用于校準(zhǔn)的G代碼,從而輸送到系統(tǒng)中來打印10層。每層為平行的,并且每個(gè)相隔5mm以上以保證每個(gè)均有適當(dāng)?shù)慕嵌葋聿杉哔|(zhì)量的照片。在圖像采集時(shí),確保每一類別中至少有高中低三種等級(jí)的分類以確保實(shí)現(xiàn)全覆蓋。在采集所有照片后,進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練。數(shù)據(jù)訓(xùn)練采用Convolution neural network(CNN)模型來進(jìn)行訓(xùn)練,并且通過實(shí)際的實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證其有效性,并且在每一次驗(yàn)證后使得機(jī)器學(xué)習(xí)得到加強(qiáng)。

圖6 利用人工智能進(jìn)行分層檢測(cè)和預(yù)測(cè)的裝置、假設(shè)和實(shí)際應(yīng)用圖

而扭曲的監(jiān)控則是在打印基床上進(jìn)行應(yīng)變測(cè)試。如圖7a,b,c所示。

圖7通過應(yīng)變測(cè)試+CNN進(jìn)行扭曲的檢測(cè)和預(yù)測(cè)

經(jīng)過實(shí)際驗(yàn)證,該技術(shù)穩(wěn)定可靠,并有可能在不斷完善后再更多的打印領(lǐng)域中進(jìn)行驗(yàn)證、完善。

參考文獻(xiàn):
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Volume 53, October 2019, Pages 124-149
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The Role of Additive Manufacturing in the Era of Industry 4.0
Procedia Manuf., 11 (2017), pp. 545-554



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