De acordo com o Johns Hopkins Utilized Physics Laboratory (APL), a inteligência synthetic está revolucionando a impressão 3D steel, otimizando a produção de peças de liga de titânio de alto desempenho. Pesquisadores da APL e da Johns Hopkins Whiting College of Engineering desenvolveram métodos orientados a IA para acelerar a fabricação de Ti-6al-4V, uma liga de titânio amplamente usada conhecido por sua força e baixo peso.
“O país enfrenta uma necessidade urgente de acelerar a manufatura para atender às demandas de conflitos atuais e futuros”, disse Morgan Trexler, gerente de programa de ciência de materiais extremos e multifuncionais da APL. “Na APL, estamos avançando em pesquisas em fabricação aditiva baseada em laser para desenvolver rapidamente materiais prontos para a missão”.
Seu estudo, publicado na fabricação aditivaconcentra -se na fusão do leito de pó a laser. Os modelos orientados a IA identificaram uma gama mais ampla de parâmetros de processamento do que o considerado viável anteriormente-permitindo uma produção mais rápida, mantendo ou até melhorando as propriedades do materials.
“Durante anos, assumimos que certos parâmetros de processamento eram ‘fora dos limites’ para todos os materiais porque resultariam em produtos finais de baixa qualidade”, disse Brendan Croom, cientista sênior de materiais da APL. “Mas usando a IA para explorar toda a gama de possibilidades, descobrimos novas regiões de processamento que permitem impressão mais rápida, mantendo – ou até mesmo melhorando – força e ductilidade do materials”.
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A inovação pode impactar significativamente as indústrias que dependem de peças de titânio de alto desempenho, como aeroespacialconstrução naval, e dispositivos médicos. As simulações orientadas pela IA, desenvolvidas por pesquisadores como Somnath Ghosh, também estão ajudando a prever como os materiais impressos em 3D se apresentam em ambientes extremos. Isso se alinha aos esforços em Institutos de Pesquisa em Tecnologia Espacial da NASA (STRIS) Acelerar a qualificação e a certificação do materials para aplicações espaciais.
Em 2021, a equipe examinou o controle de defeitos na impressão 3D e desenvolveu uma estrutura rápida de otimização de materiais, o que levou a uma patente 2020. Usando o aprendizado de máquina, os pesquisadores exploraram milhares de configurações de processamento virtualmente-reduzindo a dependência dos métodos tradicionais de tentativa e erro.
Ao empregar a otimização bayesiana, a IA identificou rapidamente configurações ideais que haviam sido julgadas improcedentes, permitindo a produção de componentes mais fortes e mais densos de titânio. “Não se trata apenas de fabricar peças mais rapidamente”, disse Croom. “A IA está nos ajudando a explorar regiões de processamento que não teríamos considerado por conta própria”.
O trabalho futuro visa expandir as capacidades da IA, incorporando o monitoramento in situ em tempo actual para ajustar as condições de fabricação à medida que a impressão ocorre. “Prevemos uma mudança de paradigma, onde futuros sistemas de fabricação aditivos podem se ajustar à medida que imprimem, garantindo a qualidade perfeita”, disse Steve Storck, cientista -chefe de tecnologias de fabricação da APL.