88 подписчиков
ИИ прогнозирует качество металлических 3D-деталей с учетом внутренних дефектов
Исследователи из Корейского института материаловедения (KIMS) совместно с Институтом Макса Планка разработали интерпретируемую модель искусственного интеллекта для оценки внутренних дефектов в металлических изделиях, полученных аддитивным методом. Технология направлена на повышение надежности 3D-печатных компонентов и расширение их применения в промышленном производстве.
3D-печать металлами перспективна для выпуска сложных деталей, однако ее внедрение ограничено микродефектами, возникающими в процессе построения, особенно при селективном лазерном плавлении порошка (SLM/LPBF). Ранее контроль качества в основном сводился к оценке пористости, хотя на прочность влияют форма, размер и распределение дефектов.
Новая модель объяснимого ИИ анализирует микроструктурные изображения и учитывает морфологию пор – их размер, некруглость частиц и пространственное расположение. Система связывает эти параметры с механическими свойствами и позволяет еще на этапе проектирования процесса прогнозировать вероятность дефектов и их влияние на характеристики изделия. В отличие от «черных ящиков», модель объясняет, почему при определенных режимах растет количество дефектов и снижается прочность.
Алгоритм обучен на данных по сталям, алюминиевым и титановым сплавам. Разработка может ускорить внедрение металлической 3D-печати в авиации и машиностроении, снизив уровень брака и производственные издержки.
Изображение: KIMS
1 минута
3 марта