COMUNICATO STAMPA
Senvol ha recentemente dimostrato un approccio di apprendimento automatico allo sviluppo delle proprietà materiali ammissibili che si è dimostrato più flessibile, più conveniente, più efficiente in termini di tempo e altrettanto accurato del convenzionale (in questo caso, CMH-17) approccio allo sviluppo degli ammissibili. Il lavoro è stato svolto nell’ambito di un contratto che Senvol era stato aggiudicato da America Makes, l’istituto nazionale di produzione additiva, e finanziato dalla US Air Force, per applicare il suo software di apprendimento automatico, Senvol ML , per consentire un percorso di rapido sviluppo di proprietà del materiale consentite per la produzione additiva (AM). I partner di Senvol nel programma includevano Northrop Grumman, il National Institute for Aviation Research (NIAR), Stratasys Direct Manufacturing e Pilgrim Consulting. Nell’ambito del programma, Senvol ha dimostrato un nuovo approccio allo sviluppo dei diritti di proprietà dei materiali che sfrutta l’apprendimento automatico. Un approccio di apprendimento automatico è estremamente flessibile e in grado di gestire qualsiasi modifica al processo AM, il che rende questo approccio ideale per il mantenimento a lungo termine. Il programma si è concentrato sulla dimostrazione dell’approccio utilizzando un materiale ignifugo in nylon 11 elaborato tramite una macchina AM a fusione di letto di polvere polimerica. “La produzione additiva è un metodo di produzione moderno e digitale con un’elaborazione rapidamente personalizzabile. Continuare a utilizzare gli approcci tradizionali allo sviluppo dei materiali ammissibili è un collo di bottiglia per le più ampie opzioni di materiale e processo e per le capacità per la produzione additiva”, ha affermato il dott. Brandon Ribic, Direttore della tecnologia America Makes. “
Il programma è efficace in una moltitudine di altri settori”. AM sta iniziando a consentire progetti leggeri e prodotti rapidamente che sono rivoluzionari per varie capacità e applicazioni commerciali e dell’aeronautica statunitense. Questi vantaggi non possono ancora essere pienamente realizzati a causa del tempo e del costo elevato dello sviluppo degli ammissibili. L’alto costo deriva in gran parte dal fatto che lo sviluppo del materiale ammissibile richiede la generazione di un’enorme quantità di dati empirici, in un punto di elaborazione fisso, il che significa che tutti i dati empirici devono tipicamente essere rigenerati da zero ogni volta che si verifica un cambiamento nel processo. Ciò si traduce in un processo AM che non è solo costoso e dispendioso in termini di tempo da implementare la prima volta, ma anche costoso e dispendioso in termini di tempo da mantenere a lungo termine quando si verificano inevitabilmente modifiche al processo AM. Il software Senvol ML supporta la qualificazione dei processi AM ed è stato utilizzato nel programma per sviluppare proprietà dei materiali statisticamente comprovate analoghe ai materiali consentiti. Inoltre, lo ha fatto ottimizzando contemporaneamente i requisiti di generazione dei dati. È importante notare che il software è flessibile e può essere applicato a qualsiasi processo AM, qualsiasi macchina AM e qualsiasi materiale AM. Il presidente di Senvol Zach Simkin commenta: “Senvol ha implementato una tecnologia di apprendimento automatico basata sui dati che ha il potenziale per ridurre sostanzialmente il costo dello sviluppo dei materiali consentiti. Dimostrando un approccio completamente nuovo – e significativamente più efficiente – allo sviluppo di ammissibili, Senvol mira a generare un enorme valore per l’aeronautica americana, l’adesione all’America Makes e l’industria della produzione additiva in generale”. Simkin continua: “I risultati di questo programma America Makes hanno avuto un successo incredibile. Inoltre, abbiamo identificato diverse altre aree di opportunità per approfondire le capacità di apprendimento automatico per soddisfare questa esigenza critica per il settore. Non vediamo l’ora di continuare a collaborare con l’industria per far progredire questo settore all’avanguardia”. Il Dr. William E. Frazier, in pensione Chief Scientist for Air Vehicle Engineer presso NAVAIR / The Navy Senior Scientist for Material Engineering, e attualmente Presidente di Pilgrim Consulting LLC, aggiunge: “Sono stato molto lieto di unirmi al team di Senvol per questo programma. L’approccio abilitato all’apprendimento automatico di Senvol affronta direttamente una grande sfida del settore: lo sviluppo rapido ed economico di proprietà ammissibili dei materiali di produzione additiva. Sono stato coinvolto nella qualificazione di diversi processi e materiali di produzione additiva per il volo e, a mio avviso, l’ulteriore sviluppo di questa tecnologia avrà un impatto positivo su costi, tempi e prestazioni sia del DoD che delle piattaforme commerciali”.
