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在《增材制造設計(DfAM)指南》這本書中,援引了AM零件質量影響因素的石川圖,在石川圖中詳細的舉出了影響加工質量的160多種因素,僅僅是激光掃描過程,就包括了掃描線長度,掃描線種類,外輪廓,內輪廓,掃描方式,掃描速度,光束矯正,收縮補償,掃描線順序,填充間距,填充方向,激光功率,(離)聚焦,表面填充參數(shù),偏移等等。可見要通過人的經驗來駕馭和平衡160多種影響加工質量的變量是非常難的。

根據(jù)**工程院院刊Engineering上的《基于神經網絡的機器學習方法在3D打印中的應用》,使用神經網絡建立工藝-結構-性能-使役性能(PSPP)方面會出現(xiàn)爆發(fā)性的增長,因為與其他方法和模型相比,神經網絡在復雜模型識別中具有內在優(yōu)勢。

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目前人工智能用于3D打印過程控制主要是聚焦于控制孔隙(密度)、局部缺陷、過程中產生的內應力、設計和尺寸精度、微觀結構變化等。

根據(jù)3D科學谷,在不久的未來,下一步的人工智能將跨越單臺3D打印設備,實現(xiàn)設備與設備之間的協(xié)調與工藝優(yōu)化。在軟件的作用下,年輕的3D打印產業(yè)正期待著一個完全自動化的工廠,進行生產的不只是一個產品,而是幾百個,甚至上千個的數(shù)字串行制造模式。

根據(jù)3D科學谷《人工智能減少缺陷-3D打印過程控制 l 人工智能賦能3D打印》一文,人工智能賦能的快速生產的未來主義圖景會從根本上改變整個行業(yè),根據(jù)3D科學谷的市場判斷,曾經耗時數(shù)月的復雜零件的制造過程,質量保證和后處理方法可以縮短為幾天。

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