您是否認為你打印的內(nèi)容與設計內(nèi)容相同？但事實上復雜的3D打印過程會導致諸如孔隙度、缺陷結(jié)構(gòu)和不均勻微觀結(jié)構(gòu)等問題，都會觸發(fā)多米諾骨牌效應，影響零件最終性能。

您是否遇到過因為有什么事情導致設備關(guān)閉，該部分的成型就不如它設計出來的那樣好？當涉及航空應用中使用的關(guān)鍵部件時，性能必須完美，因此必須對每個部件進行全面的測試和檢查。這增加了生產(chǎn)成本并限制了3D打印的實際應用。

有人提出在實施過程中來驗證3D打印零件，但是過程很長且昂貴，并且如果零件的幾何形狀發(fā)生變化，則整個過程必須重新開始以重新創(chuàng)建新的幾何體。

您是否還有這樣的困擾？增材制造業(yè)的另一個主要挑戰(zhàn)是殘余應力和變形，加工過程中的這些復雜的熱循環(huán)會產(chǎn)生大量內(nèi)部殘余應力，并且可能在一個零件內(nèi)部發(fā)生很大變化，最終會導致零件變形。

為此，ORNL（美國橡樹嶺國家實驗室）創(chuàng)建了一系列開源軟件工具用于證明機器按預期運行并生產(chǎn)出高質(zhì)量的零件。該研究團隊還將材料科學、制造、數(shù)據(jù)分析、傳感、建模、高性能計算和中子科學方面的專業(yè)知識結(jié)合起來，將物理現(xiàn)象和過程結(jié)果聯(lián)系起來，從而對數(shù)據(jù)分析結(jié)果進行背景化。

“目標是檢查編制的數(shù)據(jù)并找出會導致某種缺陷、微觀結(jié)構(gòu)或特性的事件集合，”研究員Paquit說。“在一天結(jié)束時，我們想要做的就是開發(fā)一種機器學習技術(shù)，該技術(shù)將自動捕獲這些信息并將其作為質(zhì)量指標輸出?！?/span>這個過程可以讓3D打印零件在關(guān)鍵應用中使用，從而可以深入分析每個可直接投入使用的3D打印零件，也稱為“合格的零件”。

“我可以清楚地預見飛機上的關(guān)鍵部件，組織要求您每隔一段時間記錄打印室內(nèi)發(fā)生的所有事情。航空業(yè)將驗證3D打印機出來的每一個物體，”Paquit說。“他們不會使用任何未經(jīng)100％認證的部件。質(zhì)量控制絕對不會消失?！?/span>