韓国の研究者が人工知能を活用して3Dプリントの強度と延性の課題を克服

韓国の研究者が人工知能を活用して3Dプリントの強度と延性の課題を克服
この投稿は Bingdunxiong によって 2025-3-2 20:00 に最後に編集されました

2025年3月2日、南極ベアは、韓国科学技術院(KAIST)の研究チームが浦項工科大学と協力し、人工知能技術を利用して、Ti-6Al-4V合金の強度と延性に関する従来の困難を突破することに成功したことを知りました。この革新により、研究者は高い強度と高い延性を兼ね備えた金属製品を生産できるようになりました。このプロジェクトは、Seungchul Lee教授とHyoung Seop Kim教授が主導しています。

△関連研究成果はNature Communications誌に掲載されました。論文タイトルは「Ti-6Al-4Vの高強度・高延性積層造形におけるプロセスパラメータ最適化のためのアクティブラーニングフレームワーク」(ポータル)
スンチョル・リー教授は次のように指摘した。「本研究では、3Dプリントのプロセスパラメータと熱処理条件を最適化することで、最小限の実験回数で高強度と高延性の両方を備えたTi-6Al-4V合金の開発を達成しました。これまでの研究と比較して、同等の極限引張強度を持ちながら総伸びが高い合金を製造しただけでなく、同等の総伸びを持ちながら極限引張強度が高い合金も開発しました。さらに、この手法を熱伝導率や熱膨張率などの他の性能パラメータの最適化に拡張できれば、3Dプリントのプロセスパラメータと熱処理条件の広大な領域をより効果的に探索できると期待されます。」

△ 全体工程図
AIが3DプリントTi-6Al-4V合金の強度と延性の難題を突破

3D プリンティングの分野では、Ti-6Al-4V 合金は優れた強度と生体適合性を備えているため、特にレーザー粉末床溶融結合 (LPBF) プロセスで人気があります。しかし、この合金において高強度と高延性という二つの目標を達成することは困難でした。 3D プリントのプロセス パラメータと熱処理条件を調整することでこの課題を克服する試みは数多く行われてきましたが、潜在的な組み合わせの数が多いため、従来の実験方法やシミュレーション方法を使用してそれらを完全に調査することは困難です。


この課題に対処するために、研究チームは、LPBF プロセス パラメータと熱処理条件のさまざまな組み合わせを迅速に探索できるアクティブ ラーニング フレームワークを開発しました。このフレームワークは、人工知能モデルに基づいており、極限引張強度と全伸びを正確に予測し、プロセスパラメータと熱処理条件の各セットに関連する不確実性情報を提供することができます。

△本研究で提案したパレート能動学習フレームワークの概要 モデルトレーニングの反復探索プロセスにおいて、研究チームはわずか5回の反復で、高性能Ti-6Al-4V合金を製造するための最適な3Dプリントプロセスパラメータと熱処理条件を決定することに成功しました。これらの最適化された条件下で、3D プリントされた Ti-6Al-4V 合金は、1190 MPa の極限引張強度と 16.5% の全伸びを達成し、強度と延性に関する従来の難題をうまく克服しました。

この AI 主導のアプローチは、合金の強度と延性を向上させる可能性のあるパラメータを推奨するだけでなく、推奨パラメータの各セットに対する信頼レベルを研究者に提供し、実験設計とプロセスの最適化を導きます。このようにして、研究者は潜在的なプロセス改善をより効率的に特定して検証し、材料特性を最適化するプロセスを加速することができます。

このプロジェクトは、韓国国立研究財団のナノ・材料技術開発プログラムおよび先導研究センタープログラムによって支援されました。



人工知能、強度、延性、合金

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