Контракт на исследования мог бы сделать сложное металлическое аддитивное производство реальностью
ИноСМИ, Лазерные технологии 03.10.2018 Комментариев к записи Контракт на исследования мог бы сделать сложное металлическое аддитивное производство реальностью нетЛокхид Мартин (Bethesda, MD) и Управление военно-морских исследований (Арлингтон, штат Вирджиния) изучают, как применять искусственный интеллект (машинное обучение) для обучения роботов независимому наблюдению и оптимизации при аддитивного производства (3D-печати) сложных деталей.
В двухлетнем контракте на сумму 5,8 млн. Долл. США будут специально исследовать и настраивать мультиосевые роботы, которые используют лазерное излучение для депозита материалов, с целью разработки моделей программного обеспечения и модификаций датчиков для роботов для создания лучших компонентов.
«Мы будем исследовать, как машины могут наблюдать, учиться и принимать решения сами, чтобы сделать более качественные детали более совместимыми, что имеет решающее значение, поскольку детали из трехмерной печати становятся все более распространенными», — говорит Брайан Гриффит, менеджер проекта Lockheed Martin. «В процессе печати машины должны самостоятельно осуществлять мониторинг и корректироваться, чтобы обеспечить правильное качественные свойства материалов во время производства».
Этот многоосевой принтер использует лазерные лучи для депозиции — осаждения материала — и изготовления металлических деталей, которые могут быть важными ресурсами для заказчиков, не входящих в цепочки поставок. (Фото: Локхид Мартин)
Исследование Lockheed Martin поможет машинам принять решение о том, как конструкции, основанные на ранее проверенном анализе. Компания вместе со своей командой проверяет обычные типы конструкций, используемых в аддитивной сборке. Несмотря на невидимость снаружи, деталь может иметь несколько разных микроструктур внутри. Команда будет измерять характеристики производительности параметров машины при изготовлении этих микроконструкций и сопоставлять их со свойствами материала, прежде чем интегрировать эти решения в рабочую систему. Благодаря этому полному набору информации, машины смогут принимать решения о том, как распечатать деталь, которая обеспечивает хорошие эксплуатационные качества.
Команда начнет с наиболее распространенного титанового сплава Ti-6AI-4V и внедрит соответствующие исследования с семью отраслевых, национальных лабораторий и партнеров университетов.
Leave a comment
You must be logged in to post a comment.