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韓國研究人員利用人工智能克服3D打印強度與延展性難題

軟件設(shè)計算法
2025
03/02
19:57
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本帖最后由 冰墩熊 于 2025-3-2 20:00 編輯

2025年3月2日,南極熊獲悉,韓國科學(xué)技術(shù)院(KAIST)研究團隊與浦項科技大學(xué)合作,成功利用人工智能技術(shù)突破了Ti-6Al-4V合金在強度與延展性方面的傳統(tǒng)難題。通過這一創(chuàng)新,研究人員現(xiàn)在能夠生產(chǎn)出既具有高強度又具備高延展性的金屬產(chǎn)品。這個項目由Seungchul Lee和Hyoung Seop Kim教授領(lǐng)導(dǎo)。


Seungchul Lee教授指出:“本研究通過優(yōu)化3D打印工藝參數(shù)和熱處理條件,實現(xiàn)了在最少的實驗次數(shù)下開發(fā)出既具有高強度又具備高延展性的Ti-6Al-4V合金。與以往研究相比,我們不僅生產(chǎn)出了極限抗拉強度相當(dāng)?shù)偵扉L率更高的合金,還開發(fā)出了總伸長率相當(dāng)?shù)珮O限抗拉強度更高的合金。此外,如果我們的方法能夠擴展到熱導(dǎo)率和熱膨脹等其它性能參數(shù)的優(yōu)化,預(yù)計將能夠更有效地探索3D打印工藝參數(shù)和熱處理條件的廣闊空間。”

△總體流程示意圖

AI突破3D打印Ti-6Al-4V合金強度與延展性的難題

在3D打印領(lǐng)域,Ti-6Al-4V合金因優(yōu)良的強度和生物相容性而廣受歡迎,特別是在激光粉末床熔合(LPBF)工藝中。然而,實現(xiàn)這種合金的高強度與高延展性的雙重目標(biāo)一直是一個挑戰(zhàn)。盡管已有多種嘗試通過調(diào)整3D打印工藝參數(shù)和熱處理條件來克服這一難題,但因潛在組合數(shù)量龐大,傳統(tǒng)的實驗和模擬方法難以全面探索。


為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn),研究團隊開發(fā)了一種主動學(xué)習(xí)框架,該框架可以快速地探索LPBF工藝參數(shù)和熱處理條件的各種組合。這一框架基于人工智能模型,能夠準(zhǔn)確預(yù)測極限抗拉強度和總伸長率,并提供每組工藝參數(shù)和熱處理條件的相關(guān)不確定性信息。

△本研究提出的帕累托主動學(xué)習(xí)框架概述

在模型訓(xùn)練的迭代探索過程中,僅通過五次迭代,研究團隊就成功確定了生產(chǎn)高性能Ti-6Al-4V合金的最佳3D打印工藝參數(shù)和熱處理條件。在這些優(yōu)化條件下,3D打印的Ti-6Al-4V合金實現(xiàn)了1190 MPa的極限抗拉強度和16.5%的總伸長率,成功克服了強度與延展性這一傳統(tǒng)難題。

這種AI驅(qū)動的方法不僅能夠推薦可能提高合金強度和延展性的參數(shù),而且還能為研究者提供關(guān)于每組推薦參數(shù)的置信度,從而指導(dǎo)實驗設(shè)計和工藝優(yōu)化。通過這種方式,研究人員能夠更高效地識別和驗證潛在的工藝改進方案,加快了材料性能優(yōu)化的進程。

這個項目得到了韓國國家研究基金會納米與材料技術(shù)發(fā)展計劃,以及領(lǐng)先研究中心計劃的資助。




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