Trotz ihres gro\u00dfen Anwendungspotenzials l\u00e4sst sich diese Legierung nur sehr schwer additiv verarbeiten. Der 3D-Druck erfordert eine sehr hohe Laserleistung und damit spezialisierte Anlagen sowie erhebliche Ressourcen.<\/p>\n
Zahlreiche Versuche wurden bereits unternommen, doch solche Versuchsreihen sind zeit- und kostenintensiv. Die Forschenden der Washington State University griffen deshalb auf KI zur\u00fcck, um unterschiedliche Druckparameter schnell und kosteng\u00fcnstig zu testen.<\/p>\n
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Links ein Beispiel f\u00fcr einen fehlgeschlagenen 3D-Druck, rechts eine erfolgreich gefertigte Probe (Bildnachweis: Nathaniel W. Zuckschwerdt\/WSU)<\/p><\/div>\n<\/div>\n
GRCop-42 drucken: Wie funktioniert das?<\/h2>\n
Als Ausgangsbasis dienten 37 fehlgeschlagene Versuche der School of Mechanical and Materials Engineering<\/em>. Daraus entwickelten die Forschenden ein Modell, das vorhersagen sollte, welche Parameterkombinationen funktionieren und welche nicht. Anschlie\u00dfend testete das Team s\u00e4mtliche von der KI ausgew\u00e4hlten Parameterkombinationen. Auch Fehlschl\u00e4ge waren dabei aufschlussreich, weil die entsprechenden Ergebnisse das Modell um weitere Daten erg\u00e4nzten.<\/p>\n Studienleiter Janardhan Rao Doppa erkl\u00e4rt: \u201eDas ist ein sehr schwieriger Anwendungsfall f\u00fcr KI. Bei jedem Versuch erhalten wir im Wesentlichen eine bin\u00e4re R\u00fcckmeldung \u2013 Erfolg oder Misserfolg \u2013 und versuchen, die Zahl der Versuche zu minimieren, um sehr schnell zu diesen seltenen erfolgreichen Konfigurationen zu gelangen.\u201c<\/em><\/p>\n Insgesamt f\u00fchrte das Team innerhalb von drei Monaten vierzig Experimente durch und ermittelte sechs Konfigurationen, mit denen sich die Legierung bei unterschiedlichen Laserleistungen additiv fertigen lie\u00df. Erstmals konnte GRCop-42 mit einer Laserleistung von lediglich 500 Watt im 3D-Druck verarbeitet werden.<\/p>\n Dieser Fortschritt k\u00f6nnte Universit\u00e4ten, Unternehmen und kleineren Laboren den Zugang zu der Metalllegierung erm\u00f6glichen und zugleich den Energieverbrauch senken. Spezialisierte, gro\u00dfe und kostspielige Anlagen w\u00e4ren dann nicht mehr erforderlich \u2013 zumindest ist das das Ziel. Weitere Informationen enth\u00e4lt die Pressemitteilung hier<\/a>.<\/p>\n Welche Rolle spielt K\u00fcnstliche Intelligenz Ihrer Meinung nach bei der Entwicklung von Werkstoffen f\u00fcr den 3D-Druck? Lassen Sie uns dazu einen Kommentar da, oder teilen Sie es uns auf Facebook<\/span><\/a>\u202foder\u202f<\/span>LinkedIN <\/span><\/a>mit. M\u00f6chten Sie au\u00dferdem eine Zusammenfassung der wichtigsten Neuigkeiten im 3D-Druck und der Additiven Fertigung direkt und bequem in Ihr Postfach erhalten? Dann registrieren Sie sich jetzt f\u00fcr unseren\u202f<\/span>w\u00f6chentlichen Newsletter<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n *Titelbildnachweis: Stanford Advanced Materials<\/em><\/p>\nDie Ergebnisse<\/h2>\n
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