Машинное обучение способно корректировать 3D-печать в режиме реального времени

Исследовательская группа под руководством Ву Су Кима из Университета Саймона Фрейзера в Британской Колумбии дополнила процесс 3D-печати контролем и коррекцией расхода материала прямо во время процесса.Involta Technologies
Учёные работали с моделированием наплавления, методом 3D-печати, при котором образцы печатаются слой за слоем, нанося расплавленный материал в виде нитей заданным образом.Involta Technologies
Алгоритм машинного обучения, обученный определять, экструдируется ли нужное количество материала в данный момент по внешнему виду детали, смог скорректировать процесс в режиме реального времени, если скорость потока пластика была сочтена неоптимальной.Involta Technologies
ВО время испытаний команда инженеров напечатала образцы с различной скоростью потока и обнаружила, что при начальной скорости экструзии 60 %, 80 %, 100 % и 120 % от оптимальной скорость потока материала приближалась к более эффективной к концу процесса печати.Involta Technologies