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3d打印反向散射技術

生活 更新时间:2025-04-27 17:11:22

3d打印反向散射技術(方楠利用機器學習預測金屬3D打印産生的裂紋)1

美國賓夕法尼亞州立大學的研究人員研發出一種物理信息機器學習模型,能夠有效預測金屬3D打印制品中裂紋的産生。

打印過程中或打印完成後制品中産生的裂紋,是限制金屬3D打印技術廣泛應用的一大難題。金屬3D打印制品中裂紋的産生有多種機制,目前還沒有通用有效的控制方法。為此,研究人員提出了一種物理信息機器學習模型,通過獲取打印過程中零部件開裂相關的重要物理參數,準确預測裂紋的産生。實驗選用了6061、2024、AlSi10Mg等多種鋁合金進行模型計算和實驗驗證,并設計了一個關鍵參數——裂紋敏感性系數(CSI),用以判斷金屬3D打印中裂紋的産生。研究發現,零部件裂紋的産生與凝固應力、脆化與松弛時間之比、溫度梯度與凝固速率之比以及冷卻速率直接相關,通過線性回歸可确定敏感性系數與上述參數的關系式。設定CSI的阈值為0.5,利用該模型準确預測出102個樣品中的86個試樣的裂紋産生情況,準确率高達84.3%。

3d打印反向散射技術(方楠利用機器學習預測金屬3D打印産生的裂紋)2

這項研究為金屬3D打印制品中裂紋的抑制提供了思路,還可用于新合金的設計以及其他制造工藝的優化。

論文:Crack free metal printing using physics informed machine learning

3d打印反向散射技術(方楠利用機器學習預測金屬3D打印産生的裂紋)3

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