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Senvol通過AI軟件推動金屬3D打印金屬材料的認(rèn)證和開發(fā)

3D打印動態(tài)
2023
07/13
16:30
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本帖最后由 冰墩熊 于 2023-7-13 16:59 編輯

2023年7月13日,南極熊獲悉,一家專門從事3D打印技術(shù)軟件解決方案的公司Senvol公司表示,它已成功實現(xiàn)了美國陸軍研究實驗室(ARL)在2020年11月授予的合同的主要目標(biāo)之一。該合同的目標(biāo)是利用Senvol公司的機(jī)器學(xué)習(xí)軟件Senvol ML,快速評估和設(shè)計增材制造材料的性能。

△來自Senvol公司對316不銹鋼進(jìn)行分析

作為ARL先進(jìn)制造、材料和工藝(AMMP)計劃的一部分,該合同由非營利性國家制造科學(xué)中心(NCMS)負(fù)責(zé)管理。Senvol公司成功證明了Senvol ML軟件的有效性,能夠開發(fā)出經(jīng)統(tǒng)計驗證的材料特性。具體而言,他們在粉末床熔融(PBF)平臺上針對17-4 PH不銹鋼取得了重要進(jìn)展。

△“國防部增材制造戰(zhàn)略”的要點是美國國防部宣布成立一整套小組,專門致力于與增材制造相關(guān)的專業(yè)技術(shù)問題的研究,該文件發(fā)布于2021年初

AI將幫助材料的認(rèn)證和開發(fā)

材料的許用值(Allowable Value)是指在設(shè)計和工程中,材料所能承受的最大應(yīng)力、應(yīng)變或其他性能指標(biāo)的限制。它是根據(jù)材料的強(qiáng)度、可靠性和安全性等因素確定的。

盡管Senvol ML尚未開發(fā)出真正的許用值(如正式認(rèn)證的屬性,例如給定材料的許用應(yīng)力),但該公司表示,他們已取得了成果,并表示通過進(jìn)一步開發(fā),軟件將能夠?qū)崿F(xiàn)這一目標(biāo)。這一成果主要是由于預(yù)算限制,但通過AI模擬展示結(jié)果,Senvol公司有望進(jìn)一步獲得資金,以在“國防部增材制造戰(zhàn)略”和技術(shù)演示等方面測試其有效性。

Senvol總裁Annie Wang表示:“材料許用值開發(fā)是一項非常昂貴且耗時的工作。Senvol的計劃非常成功地展示了一種新的3D打印方法,允許利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行開發(fā)。我們對結(jié)果非常滿意,并期待在這一前沿領(lǐng)域繼續(xù)開展工作。”

△AMMP計劃期間制作的樣本

洛克希德·馬丁公司的研究員Hector Sandoval審查了AMMP計劃的測試結(jié)果,并評論道:“我在使用傳統(tǒng)方法開發(fā)材料許用值方面有經(jīng)驗。目前的流程運行良好,但也存在一些限制。通過審查技術(shù)方法、測試結(jié)果和最終演示來支持AMMP計劃是令人興奮的。很高興能夠親眼目睹利用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來幫助建立材料許用值的潛力!

總體而言,增材制造金屬資格的進(jìn)展速度是衡量該行業(yè)發(fā)展的重要指標(biāo)。今年與該技術(shù)相關(guān)的美國軍事合同中,大部分與數(shù)字化零件庫存有關(guān),例如Senvol ML等項目已經(jīng)結(jié)束并有望用于更大規(guī)模的合同。這表明基礎(chǔ)設(shè)施已經(jīng)就位,以支持從基礎(chǔ)研究階段證明成功的項目的擴(kuò)展。

△2021年,美國陸軍測試了3D打印坦克備件的能力,并希望加速發(fā)展該技術(shù)

AI軟件在金屬3D打印認(rèn)證方向的潛力

在上述的內(nèi)容中我們已看到,由于美國軍方已將增材制造金屬認(rèn)證的責(zé)任交給自己,認(rèn)證的進(jìn)展速度可能會根據(jù)國防部的制造準(zhǔn)備水平(最大殘留限量)制定時間表。AI機(jī)器學(xué)習(xí)在加速認(rèn)證過程方面具有潛力,特別適用于軍方,可以快速推動其直接控制的國家人工智能基礎(chǔ)設(shè)施行動。另外,通過軍方采購金屬3D打印部件,可以強(qiáng)制其他組織遵守人工智能在金屬認(rèn)證制造業(yè)中的規(guī)范要求。

相反地,這將加速機(jī)器學(xué)習(xí)在材料鑒定中的應(yīng)用。對于整個3D打印制造行業(yè)來說,金屬資格認(rèn)證的整體過程,預(yù)計將比在沒有政府直接干預(yù)的情況下有機(jī)展開的情況要快得多。

因此,對增加金屬3D打印認(rèn)證所需的需求表明,整個行業(yè)的硬件生產(chǎn)擴(kuò)大規(guī)模比預(yù)期要快得多。隨著規(guī)模最大且最昂貴的機(jī)器的增加,這些機(jī)器在降低各種硬件零件成本方面起著重要作用。為了支持這些機(jī)器的增加,需要開發(fā)一種人工智能驅(qū)動的軟件平臺,以加速認(rèn)證金屬增材制造過程并降低成本。



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