2025年3月10日，約翰霍普金斯大學(xué)應(yīng)用物理實驗室（APL）與惠廷工程學(xué)院的研究人員正在利用人工智能預(yù)測Ti-6Al-4V鈦合金在極端環(huán)境下的3D打印性能。這項研究展示了AI在優(yōu)化高性能材料生產(chǎn)過程中的巨大潛力，為金屬3D打印技術(shù)的未來發(fā)展開辟了新途徑。
 

這項研究廣泛應(yīng)用于航空航天、生物醫(yī)學(xué)和汽車工業(yè)的高強度、低重量合金，通過激光粉末床熔合技術(shù)制造。APL的極端和多功能材料科學(xué)項目經(jīng)理Morgan Trexler指出：“為了滿足當(dāng)前和未來沖突的需求，國家迫切需要加快制造業(yè)的步伐。APL正在推動基于激光的增材制造研究，以快速開發(fā)出適合任務(wù)需求的高性能材料。”
 

      這項研究的成果已發(fā)表在《增材制造》雜志上，展示了人工智能如何擴展了加工參數(shù)的可行范圍，從而實現(xiàn)了更快的生產(chǎn)速度，同時保持甚至提升了材料性能。APL高級材料科學(xué)家Brendan Croom解釋道：“傳統(tǒng)上，某些加工參數(shù)被認(rèn)為是所有材料的禁忌，因為它們會導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量下降。然而，通過人工智能的探索，我們揭示了新的加工區(qū)域，這些區(qū)域不僅加快了打印速度，還提高了材料的強度和延展性。”
 

AI模型拓寬3D打印加工參數(shù)范圍
       這一突破可能會對依賴高性能鈦合金部件的行業(yè)產(chǎn)生重大影響，例如航空航天、造船和醫(yī)療設(shè)備。由Somnath Ghosh等研究人員開發(fā)的人工智能模擬也有助于預(yù)測3D打印材料在極端環(huán)境下的表現(xiàn)。這與NASA 空間技術(shù)研究所 (STRI)為加速太空應(yīng)用材料鑒定和認(rèn)證所做的努力相一致。在2021年，研究團隊深入探討了3D打印中的缺陷控制問題，并開發(fā)出一種快速材料優(yōu)化框架，該框架已于2020年獲得專利。通過機器學(xué)習(xí)，研究人員在虛擬環(huán)境中探索了數(shù)千種不同的處理配置，顯著減少了對傳統(tǒng)試錯方法的依賴。
     利用貝葉斯優(yōu)化技術(shù)，人工智能能夠迅速識別出最佳的加工設(shè)置，從而生產(chǎn)出更加堅固和致密的鈦合金部件。正如Croom所強調(diào)的，“這不僅僅是加快零件制造速度的問題。人工智能正在幫助我們探索那些我們自己可能不會考慮的加工區(qū)域。”

展望未來，團隊計劃進一步擴展人工智能的能力，結(jié)合實時現(xiàn)場監(jiān)控技術(shù)，在打印過程中動態(tài)調(diào)整制造條件。APL制造技術(shù)首席科學(xué)家Steve Storck展望道：“我們正設(shè)想一種革命性的轉(zhuǎn)變，在這種轉(zhuǎn)變中，未來的增材制造系統(tǒng)將能夠?qū)崟r調(diào)整，以確保始終如一的高質(zhì)量輸出。”

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