AI -teknologi adresserer nøjagtighed af dele, en stor fremstillingsudfordring inden for 3D-print

Forestil dig at bruge maskinlæring til at sikre, at stykkerne i et fly passer mere præcist sammen, og kan samles med mindre test og tid. Det er en af ​​anvendelserne bag ny teknologi, der udvikles af forskere ved Purdue University og University of Southern California.

"Vi tager virkelig et kæmpe spring og arbejder på fremstillingsfremtiden, "sagde Arman Sabbaghi, en assisterende professor i statistik i Purdue's College of Science, der ledede forskergruppen på Purdue med støtte fra National Science Foundation. "Vi har udviklet automatiseret machine learning -teknologi til at hjælpe med at forbedre additiv fremstilling. Denne form for innovation er på vej mod i det væsentlige at tillade enhver at være producent."

Teknologien løser en aktuel betydelig udfordring inden for additiv fremstilling:enkelte dele, der produceres, skal have en høj grad af præcision og reproducerbarhed. Teknologien giver en bruger mulighed for at køre softwarekomponenten lokalt i sit nuværende netværk, afsløre en API, eller programmeringsinterface. Softwaren bruger maskinlæring til at analysere produktdataene og oprette planer om at fremstille de nødvendige stykker med større nøjagtighed.

"Dette har applikationer til mange brancher, såsom luftfart, hvor nøjagtige geometriske dimensioner er afgørende for at sikre pålidelighed og sikkerhed, "Sabbaghi ​​sagde." Dette har været første gang, hvor jeg har kunnet se mit statistiske arbejde virkelig gøre en forskel, og det er den mest utrolige følelse i verden. "

Forskerne har udviklet en ny modelopbygningsalgoritme og computerprogram til geometrisk nøjagtighedskontrol i additive produktionssystemer. Additiv fremstilling, almindeligvis kendt som 3D-udskrivning, er en industri i vækst, der involverer at bygge komponenter på en måde, der ligner en inkjetprinter, hvor dele 'dyrkes' fra bygningens overflade.

Additiv fremstilling er gået fra et prototype udviklingsværktøj til et, der nu kan tilbyde mange konkurrencefordele. Disse fordele omfatter formkompleksitet, affaldsreduktion og muligvis billigere fremstilling, sammenlignet med traditionel subtraktiv fremstilling, hvor processen går ud på at starte med råmaterialet og chippe det væk for at producere et endeligt resultat.

Wohlers Associates vurderer, at additiv fremstilling er en industri på 7,3 milliarder dollar.

"Vi bruger machine learning-teknologi til hurtigt at korrigere computerstøttede designmodeller og producere dele med forbedret geometrisk nøjagtighed, "Sagde Sabbaghi. Den forbedrede nøjagtighed sikrer, at de producerede dele er inden for de nødvendige tolerancer, og at hver produceret del er konsistent og vil fungere på samme måde, om det blev oprettet på en anden maskine eller 12 måneder senere.