俄罗斯研究人员利用神经网络使金属3D打印更加高效

编译：chux

出品：ATYUN订阅号

3D打印机需要使用数学模型对定位和控制算法进行微调，以达到最佳性能。这是一个漫长而艰巨的过程，可能需要数周才能设置打印参数。即便如此，仍然存在打印错误的可能性。

为了克服这些问题，彼得大圣彼得堡理工大学（SPbPU）的轻质材料和结构实验室的科学家们开发了一种用于金属3D打印机的神经网络。

无论是采用协作机器人，使用AI的3D打印机，配备思维功能的软件，还是启用智能工厂，工业和科学家都正在将AI带到制造业。目前，科学家们还在探索神经网络，使AI在3D打印方面发挥作用。

使用神经网络，计算机可以开发图像识别能力等功能。而3D打印也有助于神经网络的发展。如先前的报道，科学家们使用3D打印来构建神经网络。

在最新的研究中，SPbPU的研究人员开发了用于金属3D打印的神经网络，这将有可能使3D打印更快，更高效。

处理3D打印项目对于SPbPU来说并不新鲜。如先前报道，SPbPU的工程师创造了一个带有3D打印组件的电动引擎。

现在，SPbPU团队正在开发一个神经网络，可以从之前手动输入的数据中学习，使3D打印更快，无需对不同结构进行数学建模。

此外，神经网络还在印刷期间进行调整以检测和修正缺陷，劳伦斯利弗莫尔国家实验室也使用神经网络解决了这个问题。

用于3D打印的SPbPU神经网络是用MATLAB，数字计算软件和编程语言开发的。

SPbPU团队使用新的神经网络，开发了印刷模式来制造船舶桅顶。SPbPU科学家正在进一步测试开发的神经网络。到目前为止，他们已经测试了激光熔化的质量，制造零件的质量以及焊接工艺的稳定性。

轻量级材料与结构SPbPU实验室主任Oleg Panchenko表示，下一步是创建一个基于神经网络的在线系统，自动输入数据集和输出参数，这样系统将不断学习。新系统将提高零件的质量，并提高参数开发的速度，以进一步制造。