在 3D 打印行业关于人工智能 (AI) 和 3D 打印系列的第二版中，我们该技术如何帮助加快识别、优化和鉴定新型增材制造材料的过程。
毫无疑问，从事该行业的工程师会意识到，在使用任何新型材料进行 3D 打印之前，必须首先对其进行“鉴定”。传统上，这意味着确定用于处理给定原料的输入参数与其生产的零件特性之间的联系，从而为以后的用户提供质量保证。
然而，资格认证可能既漫长又费力，过去，美国国家标准与技术研究院(NIST) 曾批评其“缺乏可重复的过程结果”，称其是“[3D 打印] 广泛实施的障碍”。
“该软件对实验和过程数据执行高级分析，”Warde 解释说。“它可以识别数据中的关系，并使用这些关系来预测尚未尝试过的材料或工艺设置的结果。这种分析不会取代实验或测试，但它确实可以帮助用户更有效地专注于实验，并更快地获得结果。”
AI的材料资质潜力
“工业界正在寻找越来越多不同的材料，但这些材料通常难以加工，”弗劳恩霍夫 IWS 的 Frank Brückner 在 2019 年中期对该项目的更新中表示。“通过对材料样品的高通量算法分析，该研究所正在逐步开发出处理具有挑战性的高温合金的参数、温度和进给速率的‘食谱书’。”
Fraunhofer IWS 开发了一个用于 3D 打印粉末的工艺和材料数据库。照片来自弗劳恩霍夫 IWS。
“革命性”参数识别
机器和深度学习技术还可以“彻底改变”行业部分仍在使用的“试错法”。具体来说，机械工程讲师看到了使用基于人工智能的方法来配制新材料的“巨大潜力”，这些新材料更环保，但也不影响质量。
“人工智能为优化 3D 打印工艺参数的识别、材料选择和新型可生物降解材料的配方提供了潜力，”董说。“与传统的印刷聚合物相比，此类材料具有巨大的优势，具有出色的生物降解性和环境友好性，这对于为全球循环经济做出积极贡献至关重要。”
到目前为止，利用深度学习模型，研究人员表示他们已经找到了一种方法，可以在混合之前预测多成分材料的行为，同时赋予它们“罕见的弹性特性”。
法国建筑公司 Bouygues Travaux Publics 的建筑工地之一。图片来自 Bouygues Travaux Publics。
官网 http://www.hy3ds.com www.huajiang3d.com
商务联系：0510-87822066
毫无疑问，从事该行业的工程师会意识到，在使用任何新型材料进行 3D 打印之前，必须首先对其进行“鉴定”。传统上，这意味着确定用于处理给定原料的输入参数与其生产的零件特性之间的联系，从而为以后的用户提供质量保证。
然而，资格认证可能既漫长又费力，过去，美国国家标准与技术研究院(NIST) 曾批评其“缺乏可重复的过程结果”，称其是“[3D 打印] 广泛实施的障碍”。
“该软件对实验和过程数据执行高级分析，”Warde 解释说。“它可以识别数据中的关系，并使用这些关系来预测尚未尝试过的材料或工艺设置的结果。这种分析不会取代实验或测试，但它确实可以帮助用户更有效地专注于实验，并更快地获得结果。”
AI的材料资质潜力
“工业界正在寻找越来越多不同的材料，但这些材料通常难以加工，”弗劳恩霍夫 IWS 的 Frank Brückner 在 2019 年中期对该项目的更新中表示。“通过对材料样品的高通量算法分析，该研究所正在逐步开发出处理具有挑战性的高温合金的参数、温度和进给速率的‘食谱书’。”
Fraunhofer IWS 开发了一个用于 3D 打印粉末的工艺和材料数据库。照片来自弗劳恩霍夫 IWS。
“革命性”参数识别
机器和深度学习技术还可以“彻底改变”行业部分仍在使用的“试错法”。具体来说，机械工程讲师看到了使用基于人工智能的方法来配制新材料的“巨大潜力”，这些新材料更环保，但也不影响质量。
“人工智能为优化 3D 打印工艺参数的识别、材料选择和新型可生物降解材料的配方提供了潜力，”董说。“与传统的印刷聚合物相比，此类材料具有巨大的优势，具有出色的生物降解性和环境友好性，这对于为全球循环经济做出积极贡献至关重要。”
到目前为止，利用深度学习模型，研究人员表示他们已经找到了一种方法，可以在混合之前预测多成分材料的行为，同时赋予它们“罕见的弹性特性”。
法国建筑公司 Bouygues Travaux Publics 的建筑工地之一。图片来自 Bouygues Travaux Publics。
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