中国: ニューラルネットワーク機械学習を付加製造プロセスに適用

出典: Additive Light

「ニューラルネットワークベースの機械学習の付加製造への適用: 現在のアプリケーション、課題、将来の展望」では、著者らは機械学習 (ML) とニューラルネットワークアルゴリズム (NN) を付加製造にどのように適用できるかを調査しています。

付加製造プロセスの利点の多くは残っており、今日では数え切れないほどの業界で応用されていますが、多孔性から異方性微細構造、変形など、世界中のユーザーにとって課題となっている欠点や状況もまだ数多くあります。

積層造形構造の変形を予測するためのニューラルネットワークモデルの応用。 (a) 制御された荷重条件下で製造およびテストされた試験片、(b) 試験片によってシミュレーション結果が検証される FEM、(c) FEM によって生成されたデータでトレーニングされ、FEM よりも高速に変形履歴を予測するために使用されるニューラルネットワーク。 FC: 完全に接続された層。文献[31]よりElsevier Inc.の許可を得て転載、©2018。

プロトタイプは必ずしも完璧でシンプルなモデルである必要はありませんが、真に機能的な工業用部品は強度が求められ、全体的な完全性を損なうことなく製造される必要があります。著者らは、以下の点を理解することの重要性を指摘しています。
• 粉末の冶金パラメータ
•3Dプリントプロセス
• 微細構造
• 積層造形部品の機械的特性

機械学習では、ニューラルネットワークアルゴリズムの人気が高まっており、現在「急速に成長」しており、最も一般的な用途はコンピュータービジョン、音声認識、言語処理、自動運転車です。これは、ラベル付きデータで動作する教師あり機械学習の一種であり、積層造形業界の「アジャイル製造」への優れた適用性が示されています。

「ニューラルネットワークは、製品の設計、製造、認定から納品まで、すべての産業バリューチェーンにわたるイノベーションに深く広範囲な影響を及ぼしており、ニューラルネットワークの影響はますます強くなると考えられています」と研究者らは述べています。
最も一般的なニューラルネットワークの種類は次のとおりです。
• 多層パーセプトロン (MLP)
• 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
• リカレントニューラルネットワーク（RNN）

付加製造品質監視および分析システムソリューション。ワークフローは次のとおりです。積層造形プロセス中に音響信号が発せられ、センサーによってキャプチャされます。最後に、記録されたデータに SCNN モデルが適用され、印刷された層の品質が適切かどうかを判別します。文献[35]よりElsevier Inc.の許可を得て転載、©2018。

積層造形設計では、エンジニアが CAD モデルを作成し、それを解析ソフトウェアに適用して積層造形シミュレーションを行います。しかし、モデルを実際の 3D プリントと比較すると、製造プロセス中の応力やそれに伴う変形が原因で、多くの差異が見つかりました。研究者らは、精度を高めるために補正を行うことが多いと述べている。

センサーはハードウェア用とソフトウェア用の両方で作成されており、さまざまなセンサーを現場での測定に使用することもできます。「この研究の範囲は、さまざまなアプリケーションシナリオにおけるニューラルネットワークの複数のバリエーションを網羅しています。これには、AM プロセス、プロパティ、パフォーマンスをリンクするための従来の MLP、AM メルトプール識別用の畳み込みニューラルネットワーク、有限要素シミュレーション結果を再現するための LSTM、データ拡張用の変分オートエンコーダーが含まれます。ただし、よく言われるように、「コインには表と裏がある」のです。」 ”

「積層造形部品の品質管理は難しく、ニューラルネットワークはデータ収集に大きく依存しています。そのため、この学際的な分野にはいくつかの課題が残っています。私たちはこれらの課題に対する潜在的な解決策を提案し、この分野の将来の動向に関する私たちの見解を概説します」と研究者らは結論付けました。機械学習は、さまざまな監視方法や、よりスマートな金属積層造形から建設まで、3D プリンティングと関連付けられることがよくあります。

SLM プロセス監視構成スキーム。高速カメラを使用して建設プロセスの連続画像をキャプチャし、CNN モデルを使用して品質異常を特定します。 ROI: 関心領域。文献[37]よりElsevier Inc.の許可を得て転載、©2018。

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