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              Nature子刊:利用人工智能克服LPBF TC4鈦合金的強(qiáng)塑性權(quán)衡挑戰(zhàn)

              軟件設(shè)計(jì)算法
              2025
              02/28
              21:32
              分享
              評(píng)論
              2025年2月28日,南極熊獲悉,由韓國(guó)第一所研究型科學(xué)技術(shù)研究生院韓國(guó)科學(xué)技術(shù)院 (KAIST)的 Seungchul Lee 教授和POSTECH的 Hyoung Seop Kim 教授領(lǐng)導(dǎo)的研究團(tuán)隊(duì)利用人工智能解決了 Ti-6Al-4V 合金的強(qiáng)度-延展性權(quán)衡問(wèn)題。

              KAIST 是韓國(guó)第一所研究型科學(xué)技術(shù)研究生院,POSTECH 的研究人員預(yù)計(jì)在 2024 年將達(dá)到 900 名。研究團(tuán)隊(duì)利用人工智能解決了 Ti-6Al-4V 合金的強(qiáng)度-延展性權(quán)衡問(wèn)題。通過(guò)預(yù)測(cè)機(jī)械性能并提供不確定性數(shù)據(jù),新方法能夠生產(chǎn)出具有優(yōu)異強(qiáng)度和延展性的金屬產(chǎn)品。

              韓國(guó)科學(xué)技術(shù)研究院博士生 Jaejung Park 和教授 Seungchul Lee、浦項(xiàng)科技大學(xué)的教授 Hyoung Seop Kim 和浦項(xiàng)科技大學(xué)的碩士博士生 Jeong Ah Lee。照片來(lái)源:韓國(guó)科學(xué)技術(shù)研究院

              李教授說(shuō):“在這項(xiàng)研究中,通過(guò)優(yōu)化 3D 打印工藝參數(shù)和熱處理?xiàng)l件,我們能夠以最少的實(shí)驗(yàn)次數(shù)開發(fā)出高強(qiáng)度、高延展性的Ti-6Al-4V 合金。與之前的研究相比,我們生產(chǎn)出了一種具有相似極限抗拉強(qiáng)度但總伸長(zhǎng)率更高的合金,以及一種具有相似伸長(zhǎng)率但極限抗拉強(qiáng)度更高的合金?!?/div>
              這項(xiàng)研究以題為“Active learning framework tooptimize process parameters for additive-manufactured Ti-6Al-4V with highstrength and ductility”的論文發(fā)表在《自然通訊》雜志上,由韓國(guó)政府撥款資助韓國(guó)國(guó)家研究基金會(huì),以及韓國(guó)科學(xué)技術(shù)信息通信技術(shù)部支持的納米和材料技術(shù)發(fā)展計(jì)劃。



              激光粉末床熔融研究:新發(fā)現(xiàn)

              激光粉末床熔融技術(shù)常用于生產(chǎn) Ti-6Al-4V 合金,這種合金因其強(qiáng)度和生物相容性而聞名。然而,由于潛在的工藝組合范圍廣泛,創(chuàng)建具有高強(qiáng)度和延展性的 3D 打印版本一直具有挑戰(zhàn)性。

              為了解決這個(gè)問(wèn)題,研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一個(gè)主動(dòng)學(xué)習(xí)框架,探索各種 3D 打印參數(shù)和熱處理?xiàng)l件。人工智能模型預(yù)測(cè)拉伸強(qiáng)度和伸長(zhǎng)率,同時(shí)評(píng)估這些預(yù)測(cè)的不確定性。然后通過(guò) 3D 打印和拉伸測(cè)試驗(yàn)證模型的建議,以獲得有關(guān)材料特性的進(jìn)一步數(shù)據(jù)。

              實(shí)驗(yàn)總體流程示意圖

              這些新數(shù)據(jù)被納入額外的AI模型訓(xùn)練中。經(jīng)過(guò)五次迭代改進(jìn),確定了最佳工藝參數(shù)和熱處理?xiàng)l件。最終3D打印的Ti-6Al-4V合金的抗拉強(qiáng)度達(dá)到1190 MPa,伸長(zhǎng)率為16.5%,成功克服了強(qiáng)度-延展性的挑戰(zhàn)。

              李教授解釋說(shuō),將這種方法應(yīng)用于熱導(dǎo)率和熱膨脹等其他特性,將可以更有效地探索 3D 打印工藝參數(shù)和熱處理?xiàng)l件。

              主動(dòng)學(xué)習(xí)框架。圖片來(lái)源:KAIST

              增材制造中的人工智能

              人工智能正在推動(dòng)增材制造的重大進(jìn)步。專注于人工智能驅(qū)動(dòng)的增材制造解決方案的公司1000Kelvin推出了AMAIZE 2.0,這就是其中一項(xiàng)努力。這一解決方案標(biāo)志著金屬激光粉末床熔融 (LPBF) 工藝的重大改進(jìn),旨在提高不同行業(yè)制造商的可靠性、效率和可擴(kuò)展性。

              另一項(xiàng)進(jìn)展是,專門從事 3D 打印軟件的公司Dyndrite推出了SMART Python 腳本,可自動(dòng)遵守增材制造中的 ASTM/ISO 標(biāo)準(zhǔn)。腳本與 Dyndrite 的 LPBF Pro 軟件集成,可生成符合行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的 3D 打印布局,從而節(jié)省高達(dá) 99% 的勞動(dòng)力并減少人為錯(cuò)誤。曾經(jīng)需要一周多時(shí)間才能完成的任務(wù)現(xiàn)在只需幾分鐘即可完成。


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