ORNL發(fā)布免費(fèi)3D打印數(shù)據(jù)集用于零件質(zhì)量分析

2024年7月21日,，南極熊獲悉,，美國能源部橡樹嶺國家實驗室（ORNL）發(fā)布了一組新的增材制造數(shù)據(jù)集,。這些數(shù)據(jù)將幫助工業(yè)界和研究人員評估和提升3D打印部件的質(zhì)量,。通過利用這些數(shù)據(jù),，用戶可以在打印過程中實時評估部件質(zhì)量,，從而避免昂貴且耗時的生產(chǎn)后分析,。

△該數(shù)據(jù)集大小為230GB，包含五組不同幾何形狀的零件的設(shè)計,、打印和測試,，均使用激光粉末床打印系統(tǒng)制造（傳送門）

十多年來,，美國能源部位于ORNL的制造示范設(shè)施 (MDF) 一直在定期收集數(shù)據(jù)，該設(shè)施對先進(jìn)制造的早期研究加上對最終組件的全面分析,，為3D打印機(jī)性能提供了寶貴的信息,。ORNL通過不斷引入新型材料、機(jī)器和控制技術(shù),，推動了3D打印技術(shù)的進(jìn)步,，從而具備了開發(fā)和共享綜合數(shù)據(jù)集的獨(dú)特能力。現(xiàn)在,，這些最新的數(shù)據(jù)集已經(jīng)通過在線平臺免費(fèi)提供,。

△左側(cè)的3D打印部件被切成小塊，通過拉伸直至斷裂來測試每個小塊的抗拉強(qiáng)度,。右側(cè)的相同打印部件的數(shù)字副本已通過AI模型進(jìn)行分析,，以找出其結(jié)構(gòu)中的異常

通過收集數(shù)據(jù)集推動3D打印技術(shù)進(jìn)步

傳統(tǒng)制造業(yè)得益于數(shù)百年的質(zhì)量控制經(jīng)驗，而增材制造作為一種較新的制造工藝,，通常依賴于昂貴的評估技術(shù)來監(jiān)控零件質(zhì)量,。這些技術(shù)可能包括破壞性機(jī)械測試和非破壞性X射線計算機(jī)斷層掃描，后者能夠在不損壞物體的情況下生成詳細(xì)的橫截面圖像,。盡管這些技術(shù)提供了豐富的信息,，但也存在局限性，例如,，檢測大型部件時的困難,。

ORNL的綜合3D打印數(shù)據(jù)集可以用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，從而改進(jìn)對任何部件的質(zhì)量評估,。ORNL安全與數(shù)字制造部門負(fù)責(zé)人Vincent Paquit表示：“我們正在為行業(yè)提供值得信賴的數(shù)據(jù)集,，用于產(chǎn)品認(rèn)證,。該數(shù)據(jù)管理平臺的結(jié)構(gòu)旨在圍繞快速成型部件講述一個完整的故事,，其目標(biāo)是利用過程中的測量結(jié)果來預(yù)測打印部件的性能�,！�

該數(shù)據(jù)集規(guī)模達(dá)230GB,，涵蓋了五組具有不同幾何形狀的零件的設(shè)計、打印和測試,，全部采用激光粉末床打印系統(tǒng)制造,。研究人員可以訪問機(jī)器健康傳感器數(shù)據(jù)、激光掃描路徑,、3萬張粉末床圖像以及6300次材料拉伸強(qiáng)度測試數(shù)據(jù),。

這是ORNL公開的一系列增材制造數(shù)據(jù)集中的第四個，也是最廣泛的一個,。之前的數(shù)據(jù)集側(cè)重于MDF使用電子束粉末床和粘合劑噴射打印制造的零件,。這些數(shù)據(jù)集可用于研究罕見失效機(jī)制,、開發(fā)在線分析軟件或建立材料屬性模型所需的信息。

△美國海軍水面戰(zhàn)中心的增材制造實驗室負(fù)責(zé)人正在使用金屬激光燒結(jié)3D打印技術(shù)

美國本土制造業(yè)正在尋求數(shù)字化轉(zhuǎn)型

MDF由能源部先進(jìn)材料和制造技術(shù)辦公室提供支持,，作為一個全國性的合作聯(lián)盟,，與ORNL 合作推動創(chuàng)新，激發(fā)靈感并促進(jìn)美國制造業(yè)的轉(zhuǎn)型,。

ORNL的研究人員展示了如何利用3D打印過程中的測量結(jié)果來訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法,，從而應(yīng)用這些數(shù)據(jù)集。結(jié)合高性能計算方法,，訓(xùn)練后的算法能夠可靠地預(yù)測機(jī)械測試是否成功,。在預(yù)測零件的極限拉伸強(qiáng)度時，該算法的誤差減少了61%,。

將加工過程中的測量結(jié)果與最終產(chǎn)品聯(lián)系起來,，對于確定何時需要對零件進(jìn)行額外測試，以及何時可以省略這些測試至關(guān)重要,。ORNL安全與數(shù)字制造部門負(fù)責(zé)人Vincent Paquit表示：“這對行業(yè)規(guī)模的增材制造來說是一個關(guān)鍵推動因素,，因為許多企業(yè)沒有能力對每個零件進(jìn)行全面表征。利用這些數(shù)據(jù),，可以幫助企業(yè)捕捉設(shè)計意圖,、制造過程與最終結(jié)果之間的聯(lián)系�,！�

生成的數(shù)據(jù)集是能源部核能辦公室資助的先進(jìn)材料與制造技術(shù)計劃的一部分,。這些數(shù)據(jù)和其他智能制造方法正在被用于加速先進(jìn)制造技術(shù)的開發(fā)、鑒定,、示范和部署,，以實現(xiàn)可靠且經(jīng)濟(jì)的核能解決方案。