美国陆军和Senvol合作开发3D打印导弹零件的应用
时间:2020-11-23 08:10 来源:中国3D打印网 作者:中国3D打印网 阅读:次
ARL的目的是使用Senvol的ML算法来开发一种鉴定3D打印导弹零件的方法。照片通过ARL。
机器学习算法的军事应用
Senvol是总部位于纽约的软件开发商,致力于为企业提供足够的数据,以将3D打印纳入其设计和生产流程。该公司最初在2015年建立了一个实现这一目标的AM数据库,此后将其产品范围扩展到包括一套API,索引,SOP和ML数字产品。利用其专有的ML算法,Senvol能够快速建立打印机参数与任何零件性能之间的关系。该程序通过为用户计算给定材料的最佳性能来工作,从而使他们能够减少花费在生成设计允许量上的任何时间。
尽管Senvol的软件已部署到从汽车到医疗领域的各个行业,但在军事应用中特别有效。例如,美国海军海军研究办公室(ONR)利用ML计划来减少与航海组件相关的交货时间。
最近,美国空军还与Senvol合作,为其PBF EOS 3D打印机开发基线机械性能。在获得ARL授予的合同后,该公司现在将尝试确定一种更具通用性的鉴定方法,并最终设计出增强型预制导弹部件。
美国空军还使用Senvol的ML软件来优化其EOS 3D打印机的设置,以生产航空航天零件。图片来自美国空军的Mikayla Heineck。
优化陆军的3D打印流程
在其ML软件的最新应用程序中,ARL选择了Senvol来快速设计和鉴定3D打印零件。该公司将使用其专有算法,尝试制定通用认证计划,该计划不仅需要更少的构建,而且可以应用于任何零件,过程或打印机。Senvol的软件已经与机器无关,这应该使其非常适合开发灵活的过程,该过程与尽可能多的机器模型兼容。此外,该公司的计划还能够同时验证3D打印方法和材料设计允许范围。
中国3D打印网点评:机器学习过程中所需的数据生成量应尽可能少,这最终可以使Senvol快速有效地鉴定零件。在由国家制造科学中心管理的项目中,该公司还将与洛克希德·马丁,EWI和朝圣咨询公司合作。联合项目的最终目标是制造导弹部件,并将其在测试过程中的性能与Senvol ML软件提供的仿真进行比较。如果评估成功,这些评估不仅将验证有问题的组件,还将验证Senvol的技术,该技术可证明其他军事设备符合目的。
尽管增材制造技术具有潜力,但由于与设计和鉴定相关的高成本和时间,采用率非常缓慢,我们对Senvol的方法感到非常鼓舞,并期待看到我们如何利用机器学习来改进流程。
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