Метод, разработанный учеными из Аргоннской национальной лаборатории и Университета Вирджинии, позволяет прогнозировать наличие пор в металлических деталях, напечатанных на 3D-принтере, с помощью тепловизионной съемки, рентгеновской съемки и машинного обучения.
Типичное изображение 3D-принтера по металлу.
Армандо Элисальде/DVIDS
Ученые из финансируемой из федерального бюджета Аргоннской национальной лаборатории в Иллинойсе и Университета Вирджинии разработали новый подход к обнаружению дефектов в металлических деталях, изготовленных с помощью 3D-печати.
Объединив искусственный интеллект (ИИ), рентгеновскую и тепловизионную визуализацию, этот подход может проложить путь к системам самокоррекции в реальном времени в будущем. 3D-печать металлов включает в себя метод, называемый лазерной порошковой плавкой, при котором вы создаете объекты слой за слоем, расплавляя металлический порошок с помощью лазера.
Однако большой проблемой в этом процессе являются дефекты, особенно поры-замочные скважины, которые представляют собой крошечные отверстия, образующиеся, когда лазер плавится слишком глубоко. Эти поры ослабляют конечный объект, что является серьезной проблемой при печати высокопроизводительных деталей, таких как сопла ракет или хирургические имплантаты.
Поры-замочные скважины также представляют собой значительную проблему, поскольку они нарушают структурную целостность печатных деталей. Эти крошечные пустоты образуются, когда избыточная энергия лазера создает глубокие узкие отверстия, которые захватывают газ, что приводит к образованию внутренних полостей по мере затвердевания металла.
Выявление и прогнозирование пор в режиме реального времени
Повторяющиеся микроскопические поры типа «замочная скважина» могут действовать как концентраторы напряжений, увеличивая риск трещин или отказов под давлением. Это особенно опасно в критических приложениях, таких как аэрокосмическая промышленность, автомобилестроение и медицинские приборы, где надежность деталей имеет решающее значение.
Поэтому обнаружение и предотвращение образования пор имеет решающее значение для обеспечения производительности, безопасности и долговечности металлических деталей, изготовленных методом аддитивного производства.
Чтобы добиться этого, исследователи разработали метод, позволяющий выявлять и прогнозировать эти поры в режиме реального времени, используя сочетание тепловизионной съемки, рентгеновской съемки и машинного обучения.
Этот новый процесс использует мощные рентгеновские лучи (из правительственной лаборатории) для захвата моментальных снимков того, что происходило внутри металла во время печати. Камера также записывала тепловые изображения (с поверхности) в то же время.
Затем была использована обученная модель ИИ, чтобы научить ее тому, как конкретные модели поверхностного тепла предсказывают образование пор. После обучения модель могла определять, когда пора формируется, просто по тепловому изображению, с чрезвычайно высокой точностью и в течение миллисекунд.
Тепловизионные камеры и ИИ мгновенно обнаруживают дефекты
Тепловые камеры уже установлены на нескольких 3D-принтерах. Однако до сих пор они не могли надежно определять внутренние дефекты. Новый метод, разработанный совместной группой ученых, использует существующие камеры и ИИ для мгновенного обнаружения дефектов, устраняя необходимость в дорогостоящем рентгеновском излучении каждый раз.
«Наш подход можно легко внедрить в коммерческих системах. Имея только тепловизионную камеру, машины должны быть способны определять, когда и где образуются поры в процессе печати, и соответствующим образом корректировать их параметры», — сказал Камель Феццаа, физик из Аргонна и член научной группы.
В конечном итоге эта технология может быть сопряжена с автоматическими исправлениями, такими как настройка лазера или повторная печать слоя, для устранения проблем по мере их возникновения. Это делает 3D-печать более надежной для критически важных деталей.
Это может сократить отходы, сэкономить деньги и повысить безопасность. «Наши рентгеновские лучи настолько интенсивны, что мы можем получать изображения со скоростью более миллиона кадров в секунду», — добавил Сэмюэл Кларк, другой физик из Аргонна.
«Далее исследователи разработают сенсорные технологии, которые смогут обнаруживать другие типы дефектов, возникающих в процессе аддитивного производства. Цель состоит в том, чтобы создать систему, которая не только обнаруживает дефекты, но и может выполнять ремонт во время 3D-печати», — говорится в пресс-релизе Министерства энергетики США.
Исследование опубликовано на сайте DOE Pages.
Sourse: interestingengineering.com
