Un team di ricerca della Facoltà di Ingegneria della Florida A&M University-Florida State University (FAMU-FSU) sta sviluppando metodi innovativi per il rilevamento dei difetti nella stampa 3D a polvere, con un focus specifico sulla tecnologia del binder jetting. Questo progetto, dal valore di 2,2 milioni di dollari e finanziato dall’Air Force Office of Scientific Research (AFOSR), mira a integrare l’intelligenza artificiale (IA) nei processi di produzione additiva per migliorarne l’affidabilità.
Obiettivi del Progetto
Guidato dal professor associato Hui Wang, il team collabora con la Pennsylvania State University e HP Inc. per sviluppare modelli di IA basati sulla generalizzazione combinatoria (CG). Questo approccio, ispirato al ragionamento umano, permette di estrapolare nuove conoscenze da dati esistenti, facilitando la previsione e l’identificazione di difetti nella stampa 3D.
Analisi dei Difetti nel Binder Jetting
Il binder jetting è una tecnica di stampa 3D che utilizza polveri legate da un agente liquido per costruire oggetti strato dopo strato. Una sfida significativa in questo processo è la formazione di strutture porose dovute a interazioni irregolari tra la polvere e il legante. Questi difetti, difficili da rilevare, compromettono le proprietà meccaniche dei componenti. L’uso della CG nel progetto mira a sviluppare modelli predittivi robusti, capaci di identificare e mitigare anche difetti precedentemente sconosciuti.
Importanza e Applicazioni Future
L’integrazione dell’IA nel binder jetting offre vantaggi significativi, tra cui un miglior controllo dei processi e una riduzione dei tempi dallo sviluppo alla produzione in serie. Questa tecnologia è promettente per settori come l’aerospaziale, l’automobilistico e quello medico, dove la qualità e l’affidabilità dei componenti sono fondamentali.
Collaborazioni e Impatti Attesi
Il progetto beneficia di ambienti di test sperimentali e risorse computazionali messe a disposizione da HP. Le competenze acquisite potrebbero estendersi ad altri settori, come la diagnostica di sistema e la sicurezza informatica, dimostrando la versatilità e l’impatto trasversale dell’integrazione tra IA e stampa 3D.
In sintesi, questo progetto rappresenta un passo significativo verso l’ottimizzazione dei processi di produzione additiva, con l’obiettivo di rendere la stampa 3D più affidabile e applicabile in vari settori industriali.
