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.
