Les chercheurs améliorent la qualité de l’impression 3D en partageant les données entre les machines

Des chercheurs améliorent la qualité de l'impression 3D en partageant des données entre machines - Florida State University News

Hui Wang, à gauche, professeur agrégé de génie industriel et An-Tsun Wei, titulaire d’un doctorat. étudiant, sont les co-auteurs d’un article détaillant comment l’apprentissage des données cloud collectées à partir d’imprimantes 3D interconnectées améliore le contrôle qualité et la précision d’impression. Crédit : M Wallheiser/FAMU-FSU Ingénierie

Des chercheurs du FAMU-FSU College of Engineering améliorent la technologie d’impression 3D en apprenant aux machines à apprendre les unes des autres.

Dans une nouvelle étude publiée dans le Transactions IEEE sur la science et l’ingénierie de l’automatisationles chercheurs ont montré comment les données d’une imprimante peuvent être utilisées par d’autres machines pour améliorer l’efficacité et la qualité.

“La fabrication en nuage, avec l’Internet des objets (IoT), est une technologie émergente”, a déclaré le co-auteur de l’article Hui Wang, professeur associé au FAMU-FSU College of Engineering. “La technologie démontre que les données générées à partir de plusieurs machines de production peuvent être partagées avec chacune d’entre elles en temps opportun, et la fabrication peut être intégrée en tant que services en ligne pour répondre aux diverses demandes du marché.”

Selon la plate-forme de fabrication à la demande Hubs 2021 3D Printing Trends Report, le marché mondial de l’impression 3D a augmenté de 21 % en 2020, malgré les effets d’une pandémie mondiale. Cette industrie en pleine croissance s’accélère pour tout imprimer, du métal aux matériaux biologiques. La course est lancée pour optimiser ces processus afin d’obtenir un avantage concurrentiel.

Wang et ses collègues travaillent à développer de nouveaux algorithmes d’apprentissage et des moyens de contrôler le processus d’impression. De minuscules différences dans le mouvement de la buse d’une imprimante peuvent entraîner des variations de traitement et des défauts dans la structure finie. Leur technique utilise des données partagées entre les machines pour réduire les défauts d’impression.

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Wang et Wei ont utilisé des imprimantes 3D interconnectées pour prouver que l’apprentissage par transfert est un moyen d’atteindre une “intelligence de groupe” par laquelle plusieurs apprenants collaborent pour surpasser un seul apprenant. La technologie peut être appliquée à une variété de produits utilisant différents matériaux. Crédit : M Wallheiser/FAMU-FSU Ingénierie

Les chercheurs ont connecté différentes imprimantes sur une plate-forme cloud, puis ont demandé aux machines de partager des données sur un traitement précis, ce qui a réduit le temps nécessaire pour les préparer et les calibrer.

Les chercheurs ont également développé un modèle mathématique pour mieux comprendre le processus d’impression, a déclaré An-Tsun Wei, doctorant au département de génie industriel et mécanique de l’université et co-auteur de l’article.

“Nous pouvons estimer la qualité d’impression géométrique et les défauts associés qui pourraient survenir avec le modèle”, a-t-elle déclaré. “Les informations peuvent être utilisées pour calculer les ajustements nécessaires dans les paramètres d’impression d’entrée pour compenser ces erreurs.”

L’apprentissage automatique traditionnel nécessite de nombreuses données expérimentales, qui peuvent être difficiles à collecter. Les imprimantes utilisées dans la fabrication doivent être rapidement ajustées pour faire face à de nouvelles tâches. La technologie d’apprentissage par transfert permet à différents processus d’impression de partager des expériences, ce qui accélère ce processus. La recherche démontre la faisabilité d’utiliser des données historiquement partagées provenant d’imprimantes 3D interconnectées pour réduire le temps de test et améliorer le produit fini.

« Avec des tests réduits, nous pouvons améliorer le contrôle qualité plus rapidement et ainsi recalibrer rapidement les processus d’impression pour répondre aux diverses demandes du marché », a déclaré Wang. “Cela convient particulièrement à la production de masse de produits personnalisés, un paradigme de fabrication envisagé dans le futur.”

Wang appelle cet apprentissage par transfert un moyen d’atteindre «l’intelligence de groupe» par laquelle plusieurs agents d’apprentissage (apprenants) collaborent pour surpasser un seul apprenant. La technologie peut être appliquée à une variété de produits utilisant différents matériaux.


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Plus d’information:
Jie Ren et al, Modélisation améliorée des variations géométriques induites par la cinématique dans la fabrication additive basée sur l’extrusion grâce à l’apprentissage par transfert entre imprimantes, Transactions IEEE sur la science et l’ingénierie de l’automatisation (2021). DOI : 10.1109 / TASE.2021.3063389

Fourni par l’Université d’État de Floride

Citation: Des chercheurs améliorent la qualité de l’impression 3D en partageant des données entre les machines (2022, 5 avril) récupéré le 5 avril 2022 sur https://techxplore.com/news/2022-04-3d-quality-machines.html

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