Рубрикатор |
Все новости | Новости отрасли |
Российские ученые разработали нейросеть для 3D-печати металлических изделий
12 ноября 2018 |
Ученые Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого (СПбПУ) разработали нейросеть для 3D-печати металлических изделий. Как пояснили РИА Новости в Медиа-центре СПбПУ, математическое моделирование для 3D-печати требует чрезмерно высоких вычислительных мощностей, и даже для простейших деталей расчеты ведутся неделями.
По мнению экспертов, нейросеть, обученная на большом количестве параметров, позволяет не только быстрее добиваться результата в виде одной готовой детали, но и использовать найденные с ее помощью зависимости для печати последующих.Нейросеть – математический механизм, используемый для нахождения соответствия между массивами параметров. Российские ученые из Питерского политеха использовали этот механизм для получения связи технологических параметров 3D-печати со стабильностью этого процесса. "Для нас это было очень важно, поскольку перенос металла при печати из проволоки – крайне сложный процесс с конкурирующими физическими эффектами, но он имеет критическое влияние на качество напечатанного изделия", ‒ отметил руководитель Лаборатории легких материалов и конструкций СПбПУ Олег Панченко.
Ученые построили нейросеть в программной среде Matlab. Все данные попадали в сеть путем ручного ввода. В настоящее время разработано устройство для автоматического сбора массива технологических параметров печати, но массив пока обрабатывается в режиме оффлайн.
В настоящее время нейросеть уже применяется для оценки качественных параметров выращенных изделий (насколько стабильно проходил процесс наплавки, корректно ли плавился металл, переносился на изделие и пр.). Кроме того, с помощью этой нейросети были разработаны стабильные режимы печати, использованные для выращивания топа мачты.
Коллектив ученых СПбПУ уже подал заявку на регистрацию интеллектуальной собственности. "Мы стали первыми, кто применил нейросеть в области электродугового выращивания",– подчеркнул Олег Панченко. Однако общие тенденции увеличения темпов распространения нейросетей в различных областях деятельности, по его мнению, не обойдут стороной все аддитивные технологии.
Как полагают разработчики, в будущем с использованием подобных подходов возможно создание автоматизированных комплексов, которые будут самообучаться и улучшать качество изделий без участия человека.
Источник: РИА Новости
Читайте также:
Яндекс Маркет представил модель складского робота со встроенной нейросетью
В Гейдельберге дата-центр напечатали на 3D-принтере
Почта Mail.ru начала применять ML в работе технической поддержки
ИТ в МСБ. Что изменилось в 2023 году
В Москве создали первый открытый набор данных по поиску заболеваний головного мозга
Оставить свой комментарий:
Комментарии по материалу
Данный материал еще не комментировался.