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如何使用AI控制數(shù)字化制造?

人工智能
為了找到始終如一地產(chǎn)生新材料最佳打印質(zhì)量的最佳參數(shù),專業(yè)操作人員經(jīng)常需要進(jìn)行人工試錯(cuò)實(shí)驗(yàn),有時(shí)創(chuàng)建數(shù)千張打印。打印速度和打印機(jī)沉積的材料量是其中的一些變量。

盡管科學(xué)家和工程師們正在不斷地創(chuàng)造可用于3D打印的具有特殊品質(zhì)的新材料,但這可能是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性且成本高昂的任務(wù)。

為了找到始終如一地產(chǎn)生新材料最佳打印質(zhì)量的最佳參數(shù),專業(yè)操作人員經(jīng)常需要進(jìn)行人工試錯(cuò)實(shí)驗(yàn),有時(shí)創(chuàng)建數(shù)千張打印。打印速度和打印機(jī)沉積的材料量是其中的一些變量。

現(xiàn)在,麻省理工學(xué)院的研究人員利用AI來(lái)簡(jiǎn)化這一過(guò)程。他們開(kāi)發(fā)了一種ML系統(tǒng),使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)來(lái)監(jiān)控生產(chǎn)過(guò)程,并實(shí)時(shí)修復(fù)處理錯(cuò)誤。

在使用模擬訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何更改打印參數(shù)以減少錯(cuò)誤后,他們將控制器放在真正的3D打印機(jī)上。

這項(xiàng)工作避免了打印數(shù)萬(wàn)或數(shù)億實(shí)際對(duì)象來(lái)教授神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過(guò)程。此外,這可能使工程師更容易在其設(shè)計(jì)中加入新穎的材料,使之能夠創(chuàng)造出具有獨(dú)特的化學(xué)或電氣特性的產(chǎn)品。如果在設(shè)置或正在打印的材料發(fā)生意外變化,這也可能使技術(shù)人員更容易對(duì)打印過(guò)程進(jìn)行快速調(diào)整。

由于涉及大量的試驗(yàn)和錯(cuò)誤,為數(shù)字化制造方法選擇最佳參數(shù)可能是過(guò)程中最昂貴的步驟之一。此外,一旦技術(shù)人員發(fā)現(xiàn)功能良好的組合,這些參數(shù)僅在該特定情況下是最佳的。因?yàn)槠淙狈﹃P(guān)于該物質(zhì)如何在各種環(huán)境、各種裝備上發(fā)揮作用或新批次是否具有不同特征的信息。

此外,使用ML系統(tǒng)也存在困難。研究人員必須首先對(duì)打印機(jī)上發(fā)生的事情進(jìn)行實(shí)時(shí)測(cè)量。

為此,他們開(kāi)發(fā)了一個(gè)機(jī)器視覺(jué)裝置,兩個(gè)攝像頭指向3D打印機(jī)的噴嘴。該技術(shù)在材料沉積時(shí)對(duì)其進(jìn)行照明,并根據(jù)通過(guò)的光量確定材料的厚度。

要訓(xùn)練基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制器來(lái)理解這個(gè)制造過(guò)程,需要進(jìn)行數(shù)百萬(wàn)次打印,這是一個(gè)數(shù)據(jù)密集型操作。

他們的控制器使用一種被稱為強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行訓(xùn)練,這種方法通過(guò)在模型出錯(cuò)時(shí)付費(fèi)來(lái)教育模型。該模型需要選擇可以在虛擬環(huán)境中生成特定對(duì)象的打印參數(shù)。當(dāng)模型在給定預(yù)測(cè)結(jié)果后,選取的參數(shù)使其打印結(jié)果與預(yù)期結(jié)果之間的方差最小即可獲得。

在這種情況下,“錯(cuò)誤”意味著模型要么分配了過(guò)多的材料,填充了應(yīng)該保持空白的空間;要么沒(méi)有足夠的材料,留下了需要填充的空間。

然而,現(xiàn)實(shí)世界比模型還要粗糙。實(shí)際上,條件通常會(huì)因微小的波動(dòng)或印刷過(guò)程噪聲而改變。研究人員利用這種方法來(lái)模擬噪聲,從而產(chǎn)生更準(zhǔn)確的結(jié)果。

當(dāng)對(duì)控制器進(jìn)行測(cè)試時(shí),這比他們檢查的任何其他控制策略都更精確地打印出物體。其在打印填充材料時(shí)尤其有效,這涉及到打印物體的內(nèi)部。研究人員的控制器改變了打印路徑,使物體保持水平,而其他一些控制器放置了大量材料,使打印的物體會(huì)向上突出。

即使在材料沉積之后,控制策略也可以了解其如何分散和適應(yīng)參數(shù)。

研究人員打算為其他制造過(guò)程創(chuàng)建控制,現(xiàn)在他們已經(jīng)證明了這種方法在3D打印中的效率。他們還想研究如何改變策略,以適應(yīng)有多個(gè)材料層或各種材料同時(shí)生產(chǎn)的情況。此外,他們的方法假設(shè)每種材料都有恒定的粘度,但以后的版本可能會(huì)使用AI實(shí)時(shí)檢測(cè)和計(jì)算粘度。

責(zé)任編輯:姜華 來(lái)源: 千家網(wǎng)
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