Репортаж от Wedoany，Национальная лаборатория Ок-Ридж (Oak Ridge National Laboratory, ORNL) разработала новую систему управления для производства, способную в реальном времени обнаруживать и исправлять ошибки в процессе крупномасштабной 3D-печати, повышая надежность аддитивного производства.
Эта система помогает производителям изготавливать крупные композитные детали, сокращая дефекты, отходы материалов и производственные затраты в процессе аддитивного производства. Крупномасштабное аддитивное производство использует роботизированные сопла для послойного нанесения нагретого пластика, применяемого для создания таких конструкций, как строительные стены, детали транспортных средств или авиационные компоненты. Этот процесс требует строгого контроля таких переменных, как температура, скорость сопла и скорость охлаждения, чтобы обеспечить надлежащее слияние слоев без деформации.
Система ORNL объединяет традиционные датчики с недорогими тепловизионными камерами, установленными вокруг печатающего сопла. Компьютерное зрение — разновидность искусственного интеллекта для интерпретации изображений — позволяет системе анализировать тепловые данные в реальном времени, выявляя отклонения температуры при нанесении материала. При обнаружении несоответствий контроллер автоматически корректирует скорость печати, чтобы каждый слой охлаждался до правильной температуры перед нанесением следующего. Главный исследователь проекта Крис Виллез отметил, что инновационность контроллера заключается в его способности воспринимать ситуацию в реальном времени и реагировать на нее, почти как человек, управляющий процессом: наблюдать и тонко настраивать параметры до достижения желаемого результата.
Крис О'Брайен, аспирант Университета Теннесси в Ноксвилле (University of Tennessee, Knoxville), работающий с исследователями ORNL, отметил, что система способна обнаруживать и исправлять разницу температур всего в несколько градусов, что критически важно, поскольку даже незначительные изменения могут привести к отказу детали. В ходе испытаний исследователи изготовили шестиугольную деталь размером больше грузовой шины. Когда начальные условия печати привели к тому, что материал охладился примерно на 30% ниже целевой температуры перед нанесением последующих слоев, система автоматически скорректировала скорость печати для восстановления надлежащих температурных условий, продемонстрировав способность к коррекции в реальном времени.
Исследователи ORNL отмечают, что в отличие от некоторых методов мониторинга, этот контроллер не требует переобучения для каждого нового проекта, что может снизить вычислительные потребности и повысить гибкость при работе с различными принтерами, материалами и геометрией деталей. Виллез заявил, что система предназначена для совместимости с любым крупномасштабным композитным принтером, любым типом пластика и любой формой.
Это исследование основано на предыдущих работах ORNL в сотрудничестве с Университетом Пердью (Purdue University) и Университетом Мэна (University of Maine), в которых изучалось сочетание тепловидения и статистического моделирования для обнаружения дефектов в крупномасштабном аддитивном производстве. Виллез отметил, что следующим шагом является повышение уровня автоматизации производственной среды, чтобы сделать эти машины более интеллектуальными и чувствительными. В проекте также участвуют исследователи ORNL Кэти Копенхейвер и Алекс Рошли, а проект получил поддержку Управления науки Министерства энергетики США (U.S. Department of Energy Office of Science) и его Управления передовых материалов и производственных технологий (Advanced Materials and Manufacturing Technologies Office). UT-Battelle управляет ORNL от имени Управления науки Министерства энергетики.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
