Senvol が新しい機械学習をデモンストレーション

3D プリンティング インダストリー アワード 2023 のノミネートが開始されました。3D プリンティングのリーダーは誰ですか? 11 月 30 日、ロンドンを拠点とするライブ授賞式で 20 部門の受賞者が発表されます。

積層造形データのスペシャリストである Senvol は、同社の ML ソフトウェアが材料の性能を正確に予測することで、材料許容値に対する新しい機械学習 (ML) アプローチを実証しました。

Senvol は、積層造形に許容される材料特性の迅速な開発を促進するために、自社の機械学習ソフトウェア Senvol ML を適用するためにこの契約を獲得しました。 この作業は、米国政府との契約 W911NF-20-9-0009 の一部として実施されました。

同社のアプローチは、材料の許容範囲開発に対する従来の金属材料特性開発および標準化（MMPDS）アプローチよりもコスト効率、柔軟性、時間効率が高いと言われています。

Senvol は、プログラムの一環として EWI およびピルグリム コンサルティングと提携しました。 民間の非営利研究開発（R&D）会社Battelleとロッキード・マーティンのLMフェローであるヘクター・サンドバルが技術顧問を務めた。 この契約は、AMMP その他の取引協定 (OTA) プログラムを通じて国立製造科学センター (NCMS) によって管理されました。

「材料の許容範囲の開発は、非常に高価で時間のかかる取り組みです」と Senvol の社長 Annie Wang はコメントしています。 「Senvol のプログラムは、機械学習を活用した積層造形許容開発への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、この最先端の分野での継続的な研究を楽しみにしています。」

NAVAIR の元航空技術者主任研究員でピルグリム コンサルティング LLC 社長のウィリアム E. フレイジャー博士は次のように付け加えました。 Senvol の機械学習を利用したアプローチは、積層造形材料の許容可能な特性を迅速かつコスト効率よく開発するという主要な業界の課題に直接対処します。」

ML を使用した材料許容開発の最適化

積層造形により軽量で時間効率の良い設計の生産が可能になる一方で、これらの利点は、許容される開発にかかる時間と高コストの要件によって制限されるとセンボル氏は主張します。

この高コストの主な原因は、材料の許容範囲内での開発では、固定処理ポイントで大量の経験的データを生成する必要があるという事実にあります。 そのため、プロセスに大きな変更があった場合は、通常、すべての経験的データを最初から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、長期的には 3D プリント手順の変更が避けられない場合にもコストと時間がかかります。

このプログラムを通じて、Senvol は機械学習を活用した材料許容開発への新しいアプローチを実証しました。 このプログラムは、パウダー ベッド フュージョン 3D プリンターで加工された 17-4 PH ステンレス鋼素材を中心にしていました。

積層造形プロセスの認定をサポートする Senvol の ML ソフトウェアは、材料許容値に匹敵する統計的に実証された材料特性を開発するプログラムで活用されました。 このソフトウェアは、データ生成要件を最適化しながらこれを実現しました。

Senvol 氏によると、この機械学習アプローチは柔軟性があり、AM プロセスの変更にも対応できます。 実際、同社の ML ソフトウェアは、あらゆる積層造形プロセス、あらゆる 3D プリンタ、あらゆる材料に適用できます。 これにより、このアプローチは長期的な持続にとって理想的になります。

「積層造形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。 これは産業界で採用されており、簡単に実現できる成果です。 ただし、材料の許容範囲の開発に特化した機械学習の使用はまだ進行中です」と Senvol 社長の Zach Simkin 氏は説明しました。