ORNL、部品品質分析用の無料3Dプリントデータセットをリリース

この投稿は Bingdunxiong によって 2024-7-21 14:00 に最後に編集されました

2024 年 7 月 21 日、Antarctic Bear は、米国エネルギー省のオークリッジ国立研究所 (ORNL) が新たな積層造形データセットをリリースしたことを知りました。このデータは、業界や研究者が 3D プリント部品の品質を評価し、改善するのに役立ちます。このデータを活用することで、ユーザーは印刷プロセス中に部品の品質をリアルタイムで評価でき、コストと時間のかかる製造後の分析を回避できます。

△データセットのサイズは230GBで、レーザーパウダーベッド印刷システムを使用して製造された、異なる形状の部品5セットの設計、印刷、テストが含まれています（ポータル）
ORNL にある米国エネルギー省の製造デモンストレーション施設 (MDF) は、10 年以上にわたって定期的にデータを収集してきました。この施設の高度な製造に関する初期の研究と、最終コンポーネントの包括的な分析を組み合わせることで、3D プリンターのパフォーマンスに関する貴重な情報が得られます。 ORNL は、新しい材料、機械、制御技術の導入を通じて 3D 印刷技術を継続的に進歩させながら、包括的なデータセットを開発し共有できる独自の立場にあります。現在、これらの最新のデータセットはオンラインプラットフォームを通じて無料で利用できるようになっています。

△左の3Dプリント部品を細かく切り分け、破断するまで引っ張って各小片の引張強度をテストします。右側の同じ印刷部品のデジタルコピーは、構造上の異常を識別するために AI モデルによって分析されています。
データセットの収集による3Dプリント技術の進歩

従来の製造業では、品質管理における何世紀にもわたる経験の恩恵を受けていますが、新しい製造プロセスである積層造形は、部品の品質を監視するために高価な評価技術に依存することがよくあります。これらの技術には、破壊的な機械試験や、物体を損傷することなく詳細な断面画像を作成できる非破壊X線コンピューター断層撮影が含まれます。これらの技術は豊富な情報を提供しますが、大きなコンポーネントの検査が難しいなどの制限もあります。

ORNL の包括的な 3D 印刷データセットは、機械学習モデルをトレーニングして、あらゆる部品の品質評価を改善するために使用できます。「当社は、製品認証のための信頼できるデータセットを業界に提供しています」と、ORNL のセキュアおよびデジタル製造部門の責任者である Vincent Paquit 氏は語ります。「データ管理プラットフォームは、ラピッドプロトタイピング部品に関する完全なストーリーを伝えるように構成されており、製造工程中の測定を使用して印刷部品のパフォーマンスを予測することを目的としています。」

データセットのサイズは 230 GB で、レーザー粉末ベッド印刷システムを使用して製造された、異なる形状の 5 セットの部品の設計、印刷、テストをカバーしています。研究者は、機械の状態センサーデータ、レーザースキャンパス、粉末床の画像 30,000 枚、および材料の引張強度テスト 6,300 件のデータにアクセスできます。

これは、ORNL が公開した一連の付加製造データセットの中で 4 番目であり、最も広範囲にわたるものです。以前のデータセットは、電子ビーム粉末ベッドとバインダージェット印刷を使用して MDF から製造された部品に焦点を当てていました。これらのデータセットは、まれな故障メカニズムの研究、オンライン分析ソフトウェアの開発、材料特性のモデル化に必要な情報の提供に使用できます。

△米海軍水上戦闘センターの付加製造研究所の責任者は、金属レーザー焼結3Dプリント技術を使用している。
米国国内製造業はデジタル変革を求めている

MDF は、イノベーションの推進、インスピレーションの喚起、米国の製造業の変革を目的として ORNL と連携する全国的な共同同盟として、DOE の先進材料および製造技術局によってサポートされています。

ORNL の研究者は、3D 印刷プロセスからの測定値を使用して機械学習アルゴリズムをトレーニングすることで、これらのデータセットをどのように適用できるかを実証しました。高性能コンピューティング手法と組み合わせることで、トレーニングされたアルゴリズムは機械テストの成功を確実に予測できます。このアルゴリズムにより、部品の最大引張強度を予測する際の誤差が 61 パーセント削減されました。

工程内の測定結果と最終製品を相関させることは、部品の追加テストがいつ必要か、またそれらのテストをいつ省略できるかを判断する上で重要です。「これは産業規模の付加製造の重要な実現要因です。多くの企業は各部品を完全に特性評価する能力を持っていないからです」と、ORNL の安全およびデジタル製造責任者である Vincent Paquit 氏は言います。「このデータを使用することで、企業は設計意図、製造プロセス、最終結果のつながりを把握できるようになります。」

このデータセットは、米国エネルギー省原子力局が資金提供している先進材料および製造技術プログラムの一環として生成されました。これらのデータとその他のスマート製造アプローチは、信頼性が高く経済的な原子力エネルギーソリューションのための高度な製造技術の開発、認定、実証、展開を加速するために使用されています。

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