ORNL публикует обширные наборы данных для 3D-печати

Ок-Риджская национальная лаборатория (ORNL) опубликовала для публичного использования обширные наборы данных по аддитивному производству. Эти наборы данных призваны улучшить оценку и контроль качества 3D-печатных деталей посредством измерений в процессе производства, снижая зависимость от постпроизводственных испытаний.

ИИ анализирует аномалии 3D-печатной детали, а затем проводит испытания на растяжение. (Изображение предоставлено: ORNL)

Данные, собранные более десяти лет на производственном демонстрационном комплексе ORNL, охватывают различные процессы 3D-печати, материалы и средства управления. Последний набор данных объемом 230 ГБ включает в себя детали проектирования, печати и испытаний деталей, созданных с использованием системы лазерного плавления в порошковом слое. Этот набор данных содержит данные датчиков состояния оборудования, траектории лазерного сканирования, 30 000 изображений порошкового слоя и 6300 испытаний на прочность на разрыв.

Традиционно контроль качества в аддитивном производстве включает в себя дорогостоящие методы, такие как разрушающее тестирование или рентгеновская компьютерная томография, которые часто непрактичны для крупных деталей. Наборы данных ORNL предлагают альтернативу, позволяя моделям машинного обучения прогнозировать производительность деталей на основе измерений в процессе производства. Этот подход может уменьшить ошибки при прогнозировании прочности на разрыв на 61%.

.

Наборы данных, которые теперь находятся в свободном доступе в Интернете, поддерживают аддитивное производство в масштабе отрасли, связывая производственные намерения с результатами, помогая определить, когда необходимы дополнительные испытания. Этот выпуск является частью программы Министерства энергетики США по передовым материалам и производственным технологиям, направленной на развитие надежной и экономичной ядерной энергетики посредством интеллектуальных производственных подходов.</стр> <стр>Источник: ornl.gov</стр>