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阿爾貢科學(xué)家使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)預(yù)測(cè)3D打印零件中的缺陷

魔猴君  行業(yè)資訊   1537天前

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來(lái)自阿爾貢國(guó)家實(shí)驗(yàn)室和德克薩斯A&M大學(xué)的一組研究人員開發(fā)了一種創(chuàng)新的3D打印零件缺陷檢測(cè)新方法。利用實(shí)時(shí)溫度數(shù)據(jù)以及機(jī)器學(xué)習(xí)算法,科學(xué)家們能夠在激光粉末床熔融過(guò)程中的熱歷史與表面缺陷的形成之間建立關(guān)聯(lián)關(guān)系。

該研究的合著者亞倫·格列柯(Aaron Greco)解釋說(shuō):“最終,您將能夠打印出一些東西并從源頭收集溫度數(shù)據(jù),并且可以查看是否存在某些異常,然后對(duì)其進(jìn)行修復(fù)或重新開始。那是大目標(biāo)?!?/span>

3D打印零件中的孔隙

3D打印一樣復(fù)雜,即使是高端工業(yè)系統(tǒng)也有孔隙,3D打印部件中的空隙中金屬粉末沒(méi)有充分熔化。這些孔隙通常會(huì)導(dǎo)致“弱點(diǎn)”,使組件易于破裂和斷裂。形成孔隙的原因有很多,包括粉末不一致和激光強(qiáng)度不足。根據(jù)該論文的第一作者諾亞·保爾森(Noah Paulson)的說(shuō)法,阿貢(Argonne)的工作表明,零件的表面溫度與內(nèi)部孔隙形成之間存在明顯的相關(guān)性。

機(jī)器學(xué)習(xí)和粉末床融合

為了促進(jìn)研究,科學(xué)家們利用了能源部阿貢大學(xué)先進(jìn)光子源(APS)的高功率X射線。該團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)并建造了帶有現(xiàn)場(chǎng)紅外攝像頭的實(shí)驗(yàn)性PBF鉆機(jī),該鉆機(jī)可用于由Ti-64粉末制成的3D打印部件。在打印過(guò)程中,使用照相機(jī)捕獲溫度數(shù)據(jù),同時(shí)使用X射線束從側(cè)面查看打印過(guò)程,以指示是否形成了孔隙。據(jù)魔猴網(wǎng)了解,同時(shí)擁有頂視圖和側(cè)視圖確實(shí)很強(qiáng)大。從側(cè)面看,這是APS裝置真正獨(dú)特的地方,在某些加工條件下,基于不同的時(shí)間和溫度組合,當(dāng)激光通過(guò)時(shí)會(huì)形成孔隙?!?/span>

實(shí)驗(yàn)性LB-PBF設(shè)置。圖片來(lái)自Argonne國(guó)家實(shí)驗(yàn)室。

有趣的是,當(dāng)將熱歷史與各自的孔隙率曲線進(jìn)行比較時(shí),科學(xué)家發(fā)現(xiàn),較低的峰值溫度隨后逐漸降低的孔隙率可能與孔隙率很少相關(guān)。另一方面,高峰值溫度接著下降和隨后的升高很可能導(dǎo)致更多的孔隙率。保爾森(Paulson)的團(tuán)隊(duì)使用他們的數(shù)據(jù)集繼續(xù)建立機(jī)器學(xué)習(xí)算法,該算法可以僅基于打印過(guò)程中記錄的熱歷史來(lái)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)孔隙的形成。

能夠僅從紅外成像中識(shí)別出可能形成氣孔的能力是一種非常強(qiáng)大的工具。它消除了進(jìn)行昂貴的單個(gè)零件檢查的需要,而當(dāng)處理大量生產(chǎn)時(shí),這并不總是可行的。保爾森(Paulson)的研究小組希望,在未來(lái)幾個(gè)月內(nèi),可以通過(guò)更多數(shù)據(jù)集和更復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)開發(fā)和改進(jìn)這項(xiàng)工作。

3D打印過(guò)程的X射線成像。圖片來(lái)自Argonne國(guó)家實(shí)驗(yàn)室。

機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)能力實(shí)際上已開始在增材制造的許多方面得到利用。紐約大學(xué)的研究人員最近使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)玻璃和碳纖維3D打印組件進(jìn)行逆向工程。通過(guò)將3D打印零件的CT掃描輸入模型中,科學(xué)家能夠“竊取”用于制造零件的刀具路徑,同時(shí)又保持了賦予它們強(qiáng)度和耐用性的復(fù)雜性。

在其他地方,在斯威本科技大學(xué),研究人員使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)深入了解3D打印建筑材料的抗壓強(qiáng)度。為了開發(fā)一種對(duì)不同3D打印的地質(zhì)聚合物樣品進(jìn)行分類的方法,研究人員針對(duì)特定變量,并使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型優(yōu)化了3D打印材料的組成。

 


來(lái)源:中國(guó)3D打印網(wǎng)

   
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