Главная
Новости Россия Политика Аналитика Вооружение Конфликты Иносми Мнения

Новости партнеров
 

Новости партнеров

Комментарии
 

Ученые Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого разработали нейросеть для 3D-печати металлических изделий

Применение нейросети в области электродугового выращивания / Фото: Медиа-центр СПбПУ
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.
Как заявляют разработчики, следующим шагом будет создание онлайн-системы, которая сможет использовать непрерывно обучающуюся нейросеть: технологические параметры будут попадать в сеть автоматически, а подстройка этих параметров будет происходить непосредственно в процессе печати. По мнению ученых, это позволит не только повысить качество выращивания, но и увеличить скорость разработки параметров процесса для новых деталей.
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.



МОСКВА, РИА Новости
21

Оригинал

Подпишитесь на нас Вконтакте

139

Похожие новости
09 декабря 2018, 17:00
08 декабря 2018, 18:40
09 декабря 2018, 11:20
08 декабря 2018, 21:40
09 декабря 2018, 08:40
09 декабря 2018, 11:40

Новости партнеров