Компания Dyndrite получила поддержку America Makes и Национального центра обороноспособного производства и обработки (NCDMM) для запуска проекта AIM-4AM. Цель проекта — разработка AI-фреймворка для анализа и минимизации рисков в процессе квалификации материалов методом лазерной порошковой печати (LPBF). Этот проект, финансируемый на сумму 2 млн долларов, имеет потенциал изменить подход к сертификации в аддитивном производстве, особенно в аэрокосмической и оборонной сферах.

Технические особенности и принцип работы

Традиционный подход к квалификации материалов в аддитивном производстве требует масштабных физических испытаний, что связано с высокими затратами и временными потерями. AIM-4AM стремится заменить этот подход на AI-оптимизированный, основанный на статистических моделях и контроле процесса. Методы машинного обучения будут использоваться для анализа данных, собранных в ходе экспериментальных печатей, чтобы оценить риски и улучшить предсказуемость характеристик конечного продукта.

Проект включает в себя участие Mimo Technik, отвечающей за проведение контролируемых экспериментов с LPBF, и RTX, обеспечивающей переход технологии в промышленное применение. В качестве материала для тестирования выбран 17-4PH сталь в состоянии H1025 — материал, часто используемый в аэрокосмической отрасли за счет его высокой прочности и коррозионной стойкости.

  • Метод: Искусственный интеллект для оценки рисков и статистического анализа.
  • Технология: LPBF (Laser Powder Bed Fusion) — аддитивный метод с использованием лазера и порошка.
  • Материал: 17-4PH сталь в состоянии H1025.
  • Цель: Сокращение времени, затрат и необходимости физических испытаний.
  • Партнеры: Dyndrite, Mimo Technik, RTX.

Области применения и влияние на рынок

Результаты проекта AIM-4AM могут иметь значительное влияние на различные отрасли. В аэрокосмической сфере, где требования к прочности и надежности материалов чрезвычайно высоки, методы AI-оптимизированной квалификации позволят ускорить разработку новых компонентов и сократить время на тестирование. В оборонной промышленности это может повысить скорость производства критически важных частей, сохраняя при этом высокий уровень качества.

В медицинской сфере AI-оптимизированные методы могут ускорить производство имплантатов и других медицинских устройств, где точность и безопасность являются приоритетами. В автомобилестроении, где тенденция к лёгким и прочным конструкциям усиливается, такой подход может сократить затраты на сертификацию и повысить инновационность.

Кроме того, этот проект может способствовать развитию стандартов и регулированию в аддитивном производстве, обеспечивая более строгие и научно обоснованные подходы к квалификации материалов.

Проект AIM-4AM представляет собой значительный шаг вперед в адаптации искусственного интеллекта для промышленного производства. Он не только обещает ускорить процессы квалификации и снизить затраты, но и укрепит доверие к новым методам в условиях высоких требований к надежности и безопасности.