Технология искусственного интеллекта направлена на точность деталей, что является серьезной производственной проблемой в 3-D печати
Представьте, что вы используете машинное обучение, чтобы обеспечить более точное совмещение деталей самолета и их сборку с меньшими затратами времени и средств. Это одно из применений новой технологии, разработанной исследователями из Университета Пердью и Университета Южной Калифорнии.
«Мы действительно совершаем гигантский скачок и работаем над будущим производства», — сказал Арман Саббаги, доцент статистики в Научном колледже Пердью, возглавлявший исследовательскую группу в Пердью при поддержке Национального научного фонда. «Мы разработали автоматизированную машину обучение технологии , чтобы помочь улучшить аддитивное производство . Этот вид инноваций двигаются по пути , по существу , позволяя любой стать производителем.»
Эта технология решает существенную сложную задачу в аддитивном производстве: отдельные детали должны обладать высокой степенью точности и воспроизводимости. Технология позволяет пользователю запускать программный компонент локально в пределах своей текущей сети, предоставляя API или программный интерфейс. Программное обеспечение использует машинное обучение для анализа данных о продукте и создания планов для производства необходимых деталей с большей точностью.
«Это применимо для многих отраслей промышленности, таких как аэрокосмическая, где точные геометрические размеры имеют решающее значение для обеспечения надежности и безопасности», — сказал Саббагхи. «Это был первый раз, когда я смог увидеть, как моя статистическая работа действительно изменила ситуацию, и это самое невероятное чувство в мире».
Исследователи разработали новый алгоритм построения моделей и компьютерное приложение для контроля геометрической точности в системах аддитивного производства. Аддитивное производство, обычно называемое 3-D печатью, — это растущая отрасль, в которой строительные компоненты используются аналогично струйному принтеру, где детали «выращиваются» с поверхности здания.
Аддитивное производство превратилось из инструмента разработки прототипа в инструмент, который теперь может предложить многочисленные конкурентные преимущества. Эти преимущества включают в себя сложность формы, сокращение отходов и потенциально менее дорогостоящее производство по сравнению с традиционным производством с вычитанием, когда процесс включает в себя запуск с сырьем и дробление его для получения конечного результата.
По оценкам Wohlers Associates, производство добавок составляет 7,3 миллиарда долларов.
«Мы используем технологию машинного обучения для быстрого исправления моделей автоматизированного проектирования и производства деталей с улучшенной геометрической точностью», — сказал Саббаги. Повышенная точность гарантирует, что изготовленные детали находятся в пределах необходимых допусков и что каждая изготовленная деталь является согласованной и будет работать одинаково, независимо от того, была ли она создана на другой машине или спустя 12 месяцев.
Science назвал открытие русских физиков «прорывом года»
LG представит обновленную линейку устройств для передачи медицинских изображений
Плей-офф Первой лиги. Верес – Черкащина. Смотреть онлайн LIVE трансляция
Роскомнадзор приступает к штрафным санкциям
Прибыль «ВКонтакте» в III квартале 2017 года составила 3,4 млрд руб.
