Трехмерная печать – это не простой процесс, особенно если говорить о металлической печати. Она включает в себя большое количество сложного математического моделирования с расчетами, на которые уходят недели, а то и месяцы. Но ученые из Петербургского политехнического университета разработали нейронную сеть для 3D-печати, которая обучается большому числу параметров. Использование такой сети позволяет быстрее производить детали.
Применение вычислительных систем в процесс 3D-печати
Нейронные сети – это вычислительные системы, применяемые для обработки большого числа данных. Отечественные исследователи использовали этот метод для получения параметров 3D-печати и обеспечения стабильности процесса.
Внедрение нейронной сети сыграло важную роль, так как подача металла – это очень сложный процесс, необходимый для печати деталей из проволоки. Он характеризуется наличием взаимоисключающих физических явлений, но имеет большое значение для итогового качества деталей.
Нейронная сеть уже тестировалась для оценки параметров качества готовых деталей: стабильности процесса сварки, плавки металла и т.д. Ученые применили такую сеть с целью разработки стабильных режимов печати для изготовления мачты.
Особенности разработки
Сеть была разработана в среде моделирования Mathlab, все данные вводились вручную. Существует инструмент для автоматического получения параметров процесса печати, но пока этот набор данных обрабатывается онлайн. Затем исследователи разработают онлайн-систему, основанную на нейронной сети, которая будет постоянно изучаться. Параметры будут добавлены в систему автоматически, а их настройка будет выполнена в процессе печати. Исследователи полагают, что система улучшит качество деталей, а также увеличит скорость разработки параметров процесса для дальнейшего производства.
Российские ученые уверенны, что нейронные сети вскоре найдут свое применение в области аддитивного производства. Использование подобных подходов в будущем позволит создать полностью автоматизированные системы самообучения, способные постоянно улучшать качество выпускаемых деталей без участия человека.
Нейронная сеть, разработанная российскими исследователями, является еще одним шагом на пути к общей автоматизации аддитивного производства. Она может не только ускорить процесс, улучшить качество деталей, но и снизить риск возникновения человеческих ошибок.