Senvol が機械学習に基づく新しい 3D プリント材料許容値手法を実証

この投稿は Bingdunxiong によって 2023-9-1 15:19 に最後に編集されました

2023 年 9 月 1 日、Antarctic Bear は、積層造形データの専門家 Senvol が新しい機械学習 (ML) 材料許容値手法を実証したことを知りました。このソフトウェアは材料特性を正確に予測できます。

△ AMMPプログラムのためにSenvolが作成したサンプル
研究開発の技術的背景

この契約では、機械学習ソフトウェア「Senvol ML」を適用し、3Dプリント材料特性の許容値の迅速な開発を促進します。この作業は、米国政府契約 W911NF-20-9-0009 の一環として実施されました。

同社のアプローチは、従来の金属材料特性開発および標準化（MMPDS）材料開発方法よりもコスト効率が高く、柔軟性があり、時間の節約になると言われています。

この取り組みの一環として、Senvol は EWI および Pilgrim Consulting と協力しました。民間の非営利研究開発（R&D）企業であるバテルと、ロッキード・マーティンのLM研究者ヘクター・サンドバルが技術顧問を務めた。この契約は、製造業におけるイノベーションとコラボレーションを促進することを目的とした AMMP Other Transaction Agreement (OTA) プログラムを通じて、国立製造科学センター (NCMS) によって管理されています。

「材料許可の開発は非常に費用がかかり、時間のかかる作業です」と、Senvolの社長であるAnnie Wang氏はコメントしています。「Senvol のプログラムは、積層造形が機械学習を使用した開発を可能にするという新しいアプローチを実証することに非常に成功しました。私たちは結果に非常に満足しており、この最先端分野での取り組みを継続することを楽しみにしています。」

元主任科学者、NAVAIR 航空機エンジニア、Pilgrim Consulting LLC 社長の William E. Frazier 博士は、次のように付け加えました。「このプロジェクトで Senvol チームに参加できることを大変嬉しく思います。Senvol の機械学習アプローチは、積層造形材料特性許容値を迅速かつコスト効率よく開発するという、業界の主要な課題に直接対処します。」

△積層造形プロセスパラメータと材料特性の関係を分析するデータ駆動型機械学習ソフトウェア
Senvol MLソフトウェアの機能は次のとおりです。

●前方予測：与えられた一連のプロセスパラメータに基づいて機械的特性（疲労寿命など）を予測する。
反転: 目標の機械的特性 (目標の引張強度など) が指定されると、ソフトウェアは目標を達成するために使用するプロセスパラメータを決定します。
機械学習: ソフトウェアは以前のデータセットから「学習」し、その「学習」を新しいデータセットに適用することで、将来必要となるデータの量を削減し、予測の精度を向上させます。
● 推奨されるデータ収集: ソフトウェアは、予測精度を向上させるために必要な追加のデータポイントをユーザーにインテリジェントに推奨し (つまり、より小さく対象を絞ったデータセットを生成するようにユーザーをガイドします)、時間とコストを節約します。

△センボルロゴ
ML最適化素材の詳細

付加製造には軽量化と効率的な設計生産という利点があるが、Senvol は、これらの利点はライセンス開発の時間と高コスト要件によって制限されると主張している。

開発に必要な実証データを得るためには、資材の調達や加工に多額のコストを投入する必要があります。したがって、プロセスに大きな変更が発生するたびに、通常はすべての経験的データを再生成する必要があります。このため、積層造形プロセスは、初期実装時だけでなく、3D 印刷プロセスの変更が避けられない長期的にも、コストと時間がかかります。

この問題に対処するために、Senvol は機械学習を使用した材料透過性開発への新しいアプローチを実証しました。このプロジェクトは、粉末床融合 3D プリンターで処理される 17-4PH ステンレス鋼材料を中心に展開されます。

このプログラムは、Senvol の機械学習ソフトウェアを活用して、材料の許容値と同等であることが統計的に検証された材料特性を開発するための積層造形プロセスの認定をサポートします。このソフトウェアは、この目標を達成し、データ生成要件を最適化します。

センボル氏は、この機械学習アプローチは、付加製造プロセスにおける変動に対応できるほど柔軟であると述べた。実際、同社の機械学習ソフトウェアは、あらゆる付加製造プロセス、あらゆる 3D プリンター、あらゆる材料に適用できるため、長期使用に適しています。

Senvol の社長である Zach Simkin 氏は次のように説明しています。「3D プリントの製造プロセスと材料開発における機械学習の使用は非常に成熟しています。業界で採用されており、実用化されています。ただし、材料許容量開発に特化した機械学習はまだ開発中です。」

同氏はさらに次のように付け加えた。「今回のプロジェクトでは金属合金を使用してMMPDSと比較し、またアメリカメイクスが資金提供した以前のプロジェクトではポリマー材料を使用してCMH-17と比較し、許容値に対する機械学習手法の使用を実証できたことを嬉しく思いますが、さらなる研究が必要です。」

シムキン氏：「メリットは莫大です。今後も政府や業界と協力してこの分野での取り組みを進めていきたいと考えています。このプロジェクトでは、真の許可基準が策定されなかったことに留意することが重要です。さらに、予算と手続き上の制約により、プロジェクトチームは簡素化の決定をいくつか下さなければなりませんでした。」

製造業における機械学習の利用が拡大するにつれ、より革新的なソリューションやテクノロジーが登場することが期待されます。これにより、製造業はよりスマートで効率的、かつ持続可能な方向へと進み、将来の製造業にさらなる機会と課題をもたらすことになります。

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