TORONTO / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Ein Forschungsteam der University of Toronto hat ein innovatives Optimierungsframework für den metallbasierten 3D-Druck entwickelt, das die Effizienz und Qualität der Produktion erheblich verbessern könnte.
Die additive Fertigung, insbesondere der metallbasierte 3D-Druck, steht vor der Herausforderung, die Prozessparameter effizient zu optimieren, um die Qualität und Wiederholgenauigkeit der hergestellten Teile zu gewährleisten. Ein Team der University of Toronto hat nun ein neues Framework namens AIDED entwickelt, das diesen Prozess mithilfe von maschinellem Lernen automatisiert. Diese Entwicklung könnte die Einführung der Laser Directed Energy Deposition (DED) Technologie in der Industrie erheblich beschleunigen.
Das AIDED-Framework nutzt einen genetischen Algorithmus, um mögliche Kombinationen von Prozessparametern zu generieren und diese mit trainierten Machine-Learning-Modellen zu bewerten. Dieser iterative Prozess ermöglicht es, schnell die optimalen Einstellungen für verschiedene Materialien und Geometrien zu finden. Dies ist besonders wichtig, da die Wahl der richtigen Parameter wie Laserleistung, Scangeschwindigkeit und Substrattemperatur entscheidend für die Qualität der Endprodukte ist.
Die gerichtete Energieabscheidung ist eine Schlüsseltechnologie im Bereich des Metall-3D-Drucks, die jedoch aufgrund der hohen Kosten und der Komplexität der Parameterbestimmung bisher nur begrenzt eingesetzt wird. Xiao Shang, Doktorand an der University of Toronto und Erstautor der Studie, betont, dass das neue Framework die Identifikation optimaler Prozessparameter erheblich beschleunigt und somit die Produktionskosten senken kann.
Professor Yu Zou, der das Projekt leitet, hebt hervor, dass die Fähigkeit, Druckfehler in Echtzeit zu erkennen und zu korrigieren, die Zuverlässigkeit und Sicherheit der additiven Fertigung steigern wird. Dies ist ein entscheidender Schritt, um die Industriestandards zu erfüllen und die Technologie in Hochpräzisionsbranchen wie der Luft- und Raumfahrt oder der Medizintechnik zu etablieren.
Die Forschungsergebnisse zeigen, dass AIDED in der Lage ist, innerhalb von weniger als einer Stunde belastbare Prozessparameter zu liefern. Dies stellt einen bedeutenden Fortschritt gegenüber der herkömmlichen Methode des Versuch-und-Irrtum-Verfahrens dar, das oft zeitaufwändig und kostenintensiv ist. Die Forscher sammeln weiterhin Daten, um das System zu kalibrieren und arbeiten an einem vollständig autonomen System, das in der Lage ist, Druckfehler adaptiv zu korrigieren.
Die Perspektiven für die additive Fertigung sind vielversprechend. Experten erwarten, dass diese Technologie bis 2030 die Fertigung in zahlreichen Branchen revolutionieren wird. Die Fähigkeit, Prozessparameter effizient zu optimieren und Fehler in Echtzeit zu korrigieren, wird die Verbreitung dieser Technologie erheblich beschleunigen und neue Möglichkeiten für die industrielle Produktion eröffnen.
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