La stampa 3D non è un processo semplice, in particolare la stampa 3D in metallo. Comporta una grande quantità di modelli matematici complessi, con calcoli che possono richiedere settimane anche per le parti più elementari. Ma gli scienziati del Politecnico di San Pietro il Grande San Pietroburgo hanno sviluppato una rete neurale per la stampa 3D in metallo che viene addestrata con un gran numero di parametri, che consente una produzione più veloce di parti e la possibilità di utilizzare dipendenze scoperte per fabbricare nuove parti.
Le reti neurali sono sistemi informatici utilizzati per elaborare input di dati di grandi dimensioni. I ricercatori dell’università hanno utilizzato questo metodo per ottenere i parametri del processo di stampa 3D e garantire la stabilità del processo.
“Questo è stato molto importante per noi, dal momento che il trasferimento del metallo, che si svolge nel corso della stampa di parti da filo, è un processo molto complesso caratterizzato da effetti fisici in competizione; ha, tuttavia, un impatto critico sulla qualità della parte stampata “, ha affermato Oleg Panchenko, capo del Laboratorio di materiali e strutture leggere SPBPU dell’Università Politecnico di San Pietroburgo.
La rete è stata sviluppata nell’ambiente di modellazione di Mathlab e tutti i dati sono stati inseriti manualmente. Esiste uno strumento per l’acquisizione automatica dei parametri del processo di stampa, ma finora questo set di dati viene elaborato online. Successivamente, i ricercatori svilupperanno un sistema online basato su una rete neurale che apprenderà continuamente. I parametri verranno aggiunti automaticamente al sistema, mentre la loro messa a punto avverrà nel corso della stampa. I ricercatori ritengono che il sistema migliorerà la qualità delle parti e aumenterà la velocità di sviluppo dei parametri di processo per un’ulteriore produzione.
La rete neurale viene già utilizzata per valutare i parametri di qualità delle parti prodotte, ad esempio se il processo di saldatura è stabile, se il metallo viene fuso e trasferito correttamente, ecc. Gli scienziati hanno anche utilizzato la rete per sviluppare modalità di stampa stabili per la fabbricazione di masthead. Hanno fatto domanda per un brevetto per la nuova tecnologia.
“Siamo i primi ad utilizzare reti neurali nella deposizione di arco elettrico”, ha detto Panchenko.
Ha aggiunto che le reti neurali troveranno presto anche applicazioni nella produzione additiva. I ricercatori ritengono che l’uso di approcci simili in futuro consentirà la creazione di sistemi di autoapprendimento completamente automatizzati in grado di migliorare continuamente la qualità delle parti prodotte senza la supervisione umana.
La rete neuronale sviluppata dai ricercatori russi è un altro passo verso l’automazione complessiva della produzione additiva, che ha il potenziale non solo di accelerare il processo e migliorare la qualità delle parti, ma di ridurre il rischio di errore umano, che è alto quando complesso la matematica è coinvolta La produzione additiva di metallo soffre ancora di una grande quantità di tempo, denaro e materiale sprecato a causa di costruzione fallite, ma con progressi come questo, quei guasti possono potenzialmente essere notevolmente ridotti in futuro
