В Нижнем Новгороде запатентовали 3D-печать металлических изделий с ИИ

0
9

В Нижнем Новгороде запатентовали 3D-печать металлических изделий с ИИ

Специалисты НГТУ им. Р. Е. Алексеева создали и запатентовали технологию трехмерной печати, которая сочетает электродуговую наплавку с искусственным интеллектом. Об этом сообщили в пресс-службе Минобрнауки РФ, отметив, что разработка существенно развивает аддитивное производство металлических изделий.

"Нижегородский государственный технический университет им. Р. Е. Алексеева (НГТУ) получил евразийский патент №050181 на изобретение "Способ изготовления изделия путем трехмерной печати электродуговой наплавкой с интеллектуальной диагностикой динамической устойчивости процесса". Инновационная разработка группы российских ученых под руководством Дмитрия Шатагина может значительно повысить качество и надежность изделий, создаваемых методом 3D-печати металлом", — отметили в пресс-службе.

Технология представляет интеллектуальную систему мониторинга и прогнозирования, которая работает параллельно с процессом 3D-печати метизделий методом электродуговой наплавки. В отличие от существующих методов контроля, новая система способна в режиме реального времени оценивать текущее состояние процесса печати и прогнозировать его стабильность на долю секунды вперед.

Ключевая особенность разработки — использование искусственного интеллекта для анализа комплексных данных, собираемых во время печати. Система одновременно регистрирует изменения силы тока, напряжения электрической дуги и акустических сигналов. На основе этих данных создается комплексный "энерго-акустический сигнал", который анализируется с помощью методов нелинейной динамики и машинного обучения.

Во время 3D-печати металлического изделия система в реальном времени собирает данные с различных датчиков. Специальная рекуррентная нейронная сеть (типа BiLSTM) анализирует эти данные и классифицирует состояние процесса как устойчивое или неустойчивое. Обученная на экспериментальных данных нейронная сеть способна прогнозировать поведение системы на 0,1 секунды вперед с точностью 91%.

Фото: freepik