Rosyjscy naukowcy opracowują sieć neuronową do druku 3D metalu

Drukowanie 3D nie jest prostym procesem, szczególnie metalowym drukiem 3D. Obejmuje on wiele złożonych modeli matematycznych, a obliczenia mogą zajmować tygodnie nawet dla najbardziej podstawowych części. Ale naukowcy z Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University opracowali sieć neuronową do druku 3D metalu, która jest wyszkolona z dużą liczbą parametrów, co pozwala na szybszą produkcję części, a także na możliwość wykorzystania odkrytych zależności do wytwarzania nowych części.

Sieci neuronowe są komputerowymi systemami używanymi do przetwarzania dużych danych wejściowych. Badacze z uniwersytetu zastosowali tę metodę w celu uzyskania parametrów procesu drukowania 3D i zapewnienia stabilności procesu.

"To było dla nas bardzo ważne, ponieważ transfer metalu, który odbywa się w trakcie drukowania części z drutu, jest bardzo złożonym procesem charakteryzującym się konkurującymi efektami fizycznymi; ma to jednak krytyczny wpływ na jakość drukowanej części ", powiedział Oleg Panchenko, kierownik Laboratorium Materiałów i Konstruktów Lekkich SPbPU Uniwersytetu Petrochemicznego w Sankt Petersburgu.

Sieć została opracowana w Środowisko modelowania Mathlab, a wszystkie dane wprowadzono ręcznie. Istnieje narzędzie do automatycznego pozyskiwania parametrów procesu drukowania, ale jak dotąd ten zestaw danych jest przetwarzany online. Następnie naukowcy opracują system online oparty na sieci neuronowej, która będzie się stale uczyć. Parametry zostaną automatycznie dodane do systemu, a ich dostrojenie nastąpi podczas drukowania. Naukowcy są przekonani, że system poprawi jakość części, a także zwiększy szybkość opracowywania parametrów procesu dla dalszej produkcji.

Sieć neuronowa jest już wykorzystywana do oceny parametrów jakościowych produkowanych części - dla na przykład, jeśli proces spawania jest stabilny, jeśli metal jest topiony i przesyłany poprawnie itd. Naukowcy wykorzystali także sieć do opracowania stabilnych trybów drukowania do produkcji mastheadów. Złożyli wniosek o patent na nową technologię.

"Jesteśmy pierwszymi, którzy korzystają z sieci neuronowych w łupkach elektrycznych", powiedział Panchenko.

Dodał, że wkrótce pojawią się sieci neuronowe znaleźć również zastosowania w produkcji dodatków. Naukowcy są przekonani, że zastosowanie podobnych podejść w przyszłości pozwoli na stworzenie w pełni zautomatyzowanych systemów samouczących się, zdolnych do ciągłej poprawyjakość produkowanych części bez nadzoru człowieka.

Sieć neuronowa opracowana przez rosyjskich badaczy jest kolejnym krokiem w kierunku ogólnej automatyzacji produkcji dodatków, która może nie tylko przyspieszyć proces i podnieść jakość części, ale w celu zmniejszenia ryzyka błędu ludzkiego, który jest wysoki w przypadku złożonej matematyki. Produkcja dodatków metalowych wciąż wiąże się z ogromnym straconym czasem, pieniędzmi i materiałami z powodu nieudanych buildów, ale wraz z postępami takimi jak ta, te awarie mogą potencjalnie zostać znacznie zmniejszone w przyszłości