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黑科技結(jié)合有多霸氣?GE將AI運用到金屬3D打印中

3D打印動態(tài)
2017
11/14
09:47
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眾所周知GE押寶3D打印,并將這種先進制造技術(shù)運用到對零件制造要求非常嚴苛的航空航天領(lǐng)域。能夠滿足嚴格的尺寸公差已經(jīng)使得3D打印技術(shù)成為GE重點關(guān)注的領(lǐng)域,去年對Concept Laser和Arcam的收購就證明了這一點。雖然具備美好前景,金屬3D打印也面臨著一系列的挑戰(zhàn),如果在3D打印過程中發(fā)生了質(zhì)量缺陷,那將有可能導(dǎo)致整個零件被廢棄,這將是嚴重的浪費。

為了更加一致的質(zhì)量穩(wěn)定性,GE將人工智能技術(shù)運用到3D打印過程中來。
根據(jù)GE全球研究院高級首席工程師兼增材制造技術(shù)平臺負責(zé)人Joe Vinciquerra,GE最近正在努力通過提高人工智能的方法來提高機器和材料的性能。在GE的增材制造材料實驗室,機器學(xué)習(xí)正在發(fā)揮作用。通過人工智能,研究團隊致力于提高增材制造的工藝和質(zhì)量,以生產(chǎn)更好的零件,減少質(zhì)量問題。

人工智能允許在加工過程中檢測任何會影響到質(zhì)量的因素,使得操作人員能夠確保進行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整,從而減少質(zhì)量缺陷的發(fā)生,避免材料的浪費。最終目標是獲得完美的100%的質(zhì)量控制結(jié)果。沒有浪費的材料和沒有失敗的3D打印,這往往是一個遙不可及的夢想。然而,通過機器學(xué)習(xí),一個更智能的系統(tǒng)正在逼近目標,并且通過數(shù)字雙胞胎,創(chuàng)建一個模擬的仿真模型,使得加工過程更加可預(yù)測。

GE所提出的100%的質(zhì)量控制結(jié)果的目的是讓3D金屬打印設(shè)備成為自己的質(zhì)量檢查員。GE希望在零部件制造過程的每一層都能夠?qū)崿F(xiàn)100%的可見性,并隨著時間的推移對機器進行培訓(xùn),以識別3D打印過程中的任何問題。這就是通用電氣數(shù)字雙胞胎的作用。

通用電氣的數(shù)字雙胞胎在物理和數(shù)字世界之間搭建起一座橋梁,可以隨著時間的推移了解每一個獨特的資產(chǎn)。它們將來自傳感器和設(shè)備的數(shù)據(jù)與分析、模型和材料科學(xué)相結(jié)合,進而不斷改進工業(yè)部件和資產(chǎn),甚至整個流程和工廠的數(shù)字模型。


這就像人的學(xué)習(xí)模式,從經(jīng)驗中學(xué)習(xí),也可以變得更聰明。如果他們觀察到一部分構(gòu)造出現(xiàn)了類似于之前已經(jīng)看到的錯誤情況,則該設(shè)備可以將其標記為供操作員響應(yīng)的指示狀態(tài)。操作員可以通過停止構(gòu)建或者通過動態(tài)調(diào)整來糾正并繼續(xù)進行加工過程。當(dāng)然,更進一步的情況是,3D打印設(shè)備在沒有操作員介入的情況下,自行完成這些修正。

機器學(xué)習(xí)與物理建模相結(jié)合,不僅可幫助企業(yè)了解產(chǎn)品過去的性能表現(xiàn),同時還能預(yù)測未來,F(xiàn)在,GE工程師能夠通過數(shù)字雙胞胎非常詳細地研究和測試復(fù)雜物理現(xiàn)象,而這種細節(jié)水平通過物理測試方法難以企及。智能檢測過程中的零件構(gòu)建數(shù)據(jù)被反饋給數(shù)字雙胞胎,通過不斷地將這些數(shù)據(jù)與GE專有的“黃金標準”進行對比,就可以發(fā)現(xiàn)加工中的偏差情況。

由此,金屬3D打印設(shè)備可以作為自己的檢查員,工業(yè)3D打印還可以整合人工智能和一定程度的自動化,從而進一步推動3D打印設(shè)備進入產(chǎn)業(yè)化,更深入地進入到最終生產(chǎn)用途的零件制造過程中。在生產(chǎn)所需要的更高速的構(gòu)建率情況下,人工智能使得3D打印設(shè)備實現(xiàn)自我監(jiān)測,并最終實現(xiàn)自動化的自我糾正/補償,從而提高質(zhì)量控制水平。

像許多其他制造工藝一樣,3D打印構(gòu)建的每個零件都有自己的數(shù)據(jù)信息流。想像一下,一臺3D打印設(shè)備每年要負責(zé)生產(chǎn)幾十到幾百個零件,那么每個零件都代表一個學(xué)習(xí)過程的機會,即使零件都是一樣的。這就是人工智能發(fā)揮價值的地方,通過捕捉那些關(guān)鍵的學(xué)習(xí)點,并利用各自的學(xué)習(xí)過程來不斷改進制造工藝的整體水平。

那么人工智能需要多少次的構(gòu)建才能夠“充分地了解增材制造的過程,從而在過程檢查中產(chǎn)生有效的作用?這取決于加工的具體內(nèi)容以及試圖采取行動的程度。 當(dāng)你僅僅需要預(yù)測材料的良好性包括批量孔隙度的控制,這可能需要少量的機器學(xué)習(xí)過程就可以達到。

針對Concept Laser的金屬增材制造設(shè)備,GE還定制了一個測試平臺來模擬Concept Laser機器中如何構(gòu)建零件。一旦完成虛擬測試,團隊再轉(zhuǎn)向在實際機器上測試。

來源:3D科學(xué)谷
延伸閱讀:
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2#
2017-11-14 13:05:24 | 只看該作者
希望所有打印機可以聯(lián)網(wǎng)(正當(dāng)學(xué)術(shù)用途),將大家的功能和工藝設(shè)計集合起來,這個大數(shù)據(jù)將對未來制造產(chǎn)生質(zhì)變影響。
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