俄罗斯研究人员利用神经网络使金属3D打印更加高效

编译:chux

出品:ATYUN订阅号

3D打印机需要使用数学模型对定位和控制算法进行微调,以达到最佳性能。这是一个漫长而艰巨的过程,可能需要数周才能设置打印参数。即便如此,仍然存在打印错误的可能性。

为了克服这些问题,彼得大圣彼得堡理工大学(SPbPU)的轻质材料和结构实验室的科学家们开发了一种用于金属3D打印机的神经网络。

无论是采用协作机器人,使用AI的3D打印机,配备思维功能的软件,还是启用智能工厂,工业和科学家都正在将AI带到制造业。目前,科学家们还在探索神经网络,使AI在3D打印方面发挥作用。

使用神经网络,计算机可以开发图像识别能力等功能。而3D打印也有助于神经网络的发展。如先前的报道,科学家们使用3D打印来构建神经网络。

在最新的研究中,SPbPU的研究人员开发了用于金属3D打印的神经网络,这将有可能使3D打印更快,更高效。

处理3D打印项目对于SPbPU来说并不新鲜。如先前报道,SPbPU的工程师创造了一个带有3D打印组件的电动引擎。

现在,SPbPU团队正在开发一个神经网络,可以从之前手动输入的数据中学习,使3D打印更快,无需对不同结构进行数学建模。

此外,神经网络还在印刷期间进行调整以检测和修正缺陷,劳伦斯利弗莫尔国家实验室也使用神经网络解决了这个问题。

用于3D打印的SPbPU神经网络是用MATLAB,数字计算软件和编程语言开发的。

SPbPU团队使用新的神经网络,开发了印刷模式来制造船舶桅顶。SPbPU科学家正在进一步测试开发的神经网络。到目前为止,他们已经测试了激光熔化的质量,制造零件的质量以及焊接工艺的稳定性。

轻量级材料与结构SPbPU实验室主任Oleg Panchenko表示,下一步是创建一个基于神经网络的在线系统,自动输入数据集和输出参数,这样系统将不断学习。新系统将提高零件的质量,并提高参数开发的速度,以进一步制造。

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