Un Contrat de 5,8 millions de dollars, deux ans et le machine learning : ces mots clés sont au cœur de l’accord entre Lockheed Martin et le Bureau de la recherche navale. L’objectif de cette collaboration est d’optimiser l’impression 3D de pièces complexes afin de rendre le processus de fabrication plus autonome.
La vérité est que les composants complexes nécessitent souvent un suivi constant par des spécialistes experts pour les faire fonctionner correctement. De plus, si l’une des sections d’une pièce est inférieure à la normale, elle peut rendre toute la pièce inutilisable. C’est pourquoi les chercheurs de Lockheed Martin exploreront les possibilités offertes par le machine learning. Ils créeront des modèles logiciels et modifieront les capteurs afin que les robots puissent fabriquer de meilleures pièces.
« Nous étudierons comment les machines peuvent observer, apprendre et prendre des décisions par elles-mêmes pour fabriquer des pièces plus cohérentes, ce qui est crucial à mesure que les pièces imprimées en 3D deviennent de plus en plus courantes », déclare Brian Griffith, chef de projet chez Lockheed Martin. « Les machines doivent contrôler et régler elles-mêmes les paramètres pendant l’impression pour s’assurer qu’elles créent les bonnes propriétés matérielles pendant la production. »
Application des techniques de machine learning à la fabrication additive
« Quand vous pouvez faire confiance à un système robotique pour fabriquer une pièce de qualité, cela ouvre la porte à qui peut fabriquer des pièces utilisables et où vous les fabriquez », a déclaré Zach Loftus, représentant de Lockheed Martin Fellow pour la fabrication additive. « Pensez au soutien et à la façon dont un technicien d’entretien peut imprimer une pièce de rechange en mer, ou un mécanicien peut imprimer une pièce de rechange pour un camion dans le désert. Il faut imprimer en 3D pour passer à l’étape suivante, la plus importante du déploiement. »
Aujourd’hui, des heures sont consacrées d’une part à la réalisation de tests de qualité après fabrication, et d’autre part, un composant peut être construit pour compenser la section la plus faible d’une pièce et permettre plus de marge et de masse dans le reste de la structure. L’objectif de Lockheed Martin est donc de permettre aux machines de prendre des décisions sur la manière d’optimiser les structures sur la base d’analyses préalablement vérifiées.
Pour ce faire, les caractéristiques de performance des paramètres machine, des microstructures et des propriétés des matériaux seront mesurées de manière approfondie afin d’être conformes à un système robotisé.
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