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智能公司、谢菲尔德大学和波音公司合作,用人工智能推进航天3D打印

加入的谢菲尔德大学的AMRC和航空航天制造商波音,intellegens.,一个剑桥大学AI分拆,设定为引导R&D项目,专注于推进航空航天部件的3D印刷。

项目奖牌会看到公司自己的机器学习平台,炼金工,用于优化激光粉末融合过程的工艺参数,确保最终用途飞机零件可以更快地打印和更便宜。

该项目将在国家航天技术开发这是一项价值1000万英镑的计划,旨在帮助英国中小企业开发创新航空航天技术。

智能手机公司的首席执行官Ben Pellegrini表示:“我们非常高兴能与美国汽车交易委员会共同启动这个项目。机器学习、实验设计和增材制造的交叉领域蕴藏着巨大的潜力,不仅在航空航天领域,而且在医疗、运输和消费产品应用领域,波音的参与证明了这一点。”

炼金工发动机界面。通过intellegens图像。
炼金工发动机界面。通过intellegens图像。

克服材料屏障

随着行业作为航空航天的调节,终止组件被迫进行广泛的测试,以确保其机械性能达到划伤。虽然对于3D打印许多这些组件,但遗憾的是,在其材料兼容性方面不恰当地限制了工业添加剂制造。完全设计新材料尤其繁琐且昂贵,因为测试和认证过程可以花费高达100万英镑,并且需要一年多才能完成。

这就是奖牌要克服的障碍项目。合作伙伴将使用机器学习技术,以更及时的方式优化新合金的工艺参数,加速材料开发过程,同时降低成本。

AMRC的研究总监James Hughes补充道,“在AMRC,我们经历了一手,并通过我们的合作伙伴网络,为AM开发一个强大的流程参数。我们打算开发一个用于过程参数开发的端到端方法,这些方法包括如何通过如何快速有效地生成响应变量来运行我们的机械设备。Intellegens'Ai-Embedded Platform Alchemite将是所有这些的秘密。“

波音787 Dreamliner。照片通过波音
飞机成分材料在经过认证的“飞行准备”之前经过广泛的测试。通过波音的照片。

增压实验设计技术

实验设计技术是开发新产品和工艺的整体,安全和经济有效。最常见的技术是实验设计(DOE),它是一种统计方法,用于一次性评估多个因素的影响。

佩莱格里尼说,“DOE是一种更有效,系统的选择和进行实验,与当时(成本)方法相比,与变化一个单独的变量相比进行比较。然而,获得搜索空间可靠覆盖所需的大量实验意味着DOE仍然可以是漫长而昂贵的过程,这可以改善。“

合作伙伴认为他们的机器学习方法将减少大约80%所需的实验循环数量,并且甚至能够建议需要优先考虑哪些实验的软件平台。通过快速跟踪合金开发过程,团队希望能够生产更多轻质的集成航空航天零件,从而产生更节能的航空旅行和环境效益。

虽然它是一个相当利基的领域,但之前已经尝试过在材料开发中使用AI。的研究人员纽约大学的Tandon工程学院以前用过机器学习工具吗逆向工程玻璃和碳纤维3D打印组件。通过通过ML模型运行3D印刷部分的CT扫描,NYU团队能够准确地预测与结构强度,灵活性和耐用性等性质相关的印刷刀具路径。

在其他地方,在斯威本科技大学,研究人员以前使用过机器学习开发更强大的3D印刷地缘聚合物水泥。与智能的平台非常相似,研究团队使用预测模型来针对特定的变量,然后允许他们优化他们自己的实验3D打印材料的组成。

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特色图片显示的是波音787梦想客机。通过波音的照片。