Le fournisseur de logiciels Senvol a récemment fait la démonstration d’une approche d’apprentissage automatique pour le développement des matériaux admissibles qui s’est avérée plus flexible, plus rentable, plus rapide et équivalente à l’approche conventionnelle (dans ce cas, MMPDS) pour le développement des matériaux admissibles.
Cette démonstration a été réalisée dans le cadre d’un contrat W911NF-20-9-0009 du gouvernement américain, récemment attribué à l’entreprise.
Le programme s’est concentré sur la démonstration de l’approche à l’aide d’un matériau en acier inoxydable 17-4 PH traité par une machine de FA à fusion sur lit de poudre.
La FA commence à permettre des conceptions légères et rapidement produites qui sont révolutionnaires pour diverses capacités et applications commerciales et de défense. Ces avantages ne peuvent pas encore être pleinement exploités en raison du temps et du coût élevé de la mise au point des matériaux admissibles.
Ce coût élevé s’explique en grande partie par le fait que le développement de matériaux admissibles nécessite la génération d’une énorme quantité de données empiriques à un point de traitement fixe, ce qui signifie que toutes les données empiriques doivent généralement être régénérées à partir de zéro chaque fois qu’une modification majeure est apportée au processus. Il en résulte un processus de FA qui est non seulement coûteux et long à mettre en œuvre la première fois, mais aussi coûteux et long à maintenir à long terme lorsque des changements sont inévitablement apportés au processus de FA.
Hector Sandoval, qui a examiné l’approche technique et les résultats des tests du programme AMMP, ajoute : « J’ai de l’expérience dans le développement de matériaux admissibles à l’aide de méthodologies traditionnelles. Le processus actuel fonctionne bien, mais il présente certaines limites. J’ai trouvé passionnant de soutenir le programme AMMP en examinant l’approche technique, les résultats des essais et la présentation finale. C’était formidable d’avoir un aperçu de première main du potentiel de l’utilisation d’une approche basée sur l’apprentissage automatique pour aider à établir les tolérances des matériaux« .
Le logiciel Senvol ML prend en charge la qualification des processus de FA et a été utilisé dans le programme pour développer des propriétés de matériaux statistiquement justifiées, analogues aux tolérances de matériaux. En outre, il a permis d’optimiser simultanément les exigences en matière de génération de données. Il est important de noter que le logiciel est flexible et peut être appliqué à n’importe quel processus de FA, à n’importe quelle machine de FA et à n’importe quel matériau de FA. Il convient également de noter que ce projet n’a pas permis de développer de véritables valeurs admissibles. En raison de contraintes budgétaires et programmatiques, l’équipe du projet a dû prendre plusieurs décisions de simplification.
Zach Simkin, président de Senvol, commente : « L’utilisation de l’apprentissage automatique pour le développement de processus de fabrication additive et de matériaux est très mature.Elle a été adoptée par l’industrie et constitue le fruit à portée de main. L’utilisation de l’apprentissage automatique spécifiquement pour le développement de matériaux, cependant, est encore un travail en cours. Je suis heureux que nous ayons réussi deux démonstrations de l’approche de l’apprentissage automatique pour les valeurs admissibles – une fois dans ce programme en utilisant un alliage métallique et en le comparant au MMPDS, et une fois dans un programme antérieur financé par America Makes qui utilisait un matériau polymère et le comparait au CMH-17 – mais d’autres recherches sont nécessaires. Le potentiel est énorme et nous nous réjouissons de poursuivre notre partenariat avec le gouvernement et l’industrie pour faire avancer les travaux dans ce domaine. »
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