L’Intelligenza Artificiale ottimizza la tecnologia LPBF per le leghe di titanio
La produzione di pezzi in leghe di titanio è complessa, costosa e richiede molta pazienza perchè i progressi sono spesso lenti. Anche le moderne tecnologie, come la stampa 3D dei metalli, possono aiutare solo in misura limitata. Il metodo di lavoro di base è quello che viene definito “approccio Edisoniano” che prevede sperimentazioni ed errori continui, al fine di individuare gradualmente le condizioni di produzione ottimali. Essendo le parti in titanio di grande valore nei settori aerospaziale, della difesa e marittimo, è importante migliorare in modo sostenibile la produzione di questi componenti per soddisfare più rapidamente la domanda e ridurre i costi. A tal proposito, i ricercatori del Johns Hopkins Applied Physics Laboratory (APL) e della Whiting School of Engineering hanno sviluppato una nuova tecnologia che consente una lavorazione rapida, stabile e precisa dei pezzi in titanio. L’Intelligenza Artificiale (IA) ha svolto un ruolo fondamentale in questo senso. Ma come può l’IA contribuire a risolvere il problema della lavorazione del titanio?
Nella recente ricerca condotta da APL, l’Intelligenza Artificiale è stata utilizzata in molti modi diversi in vari campi e studiata non solo per il suo potenziale, ma anche, in una certa misura, per i suoi rischi ed effetti collaterali. Nello studio “Machine learning enabled discovery of new L-PBF processing domains for Ti-6AI-4V”, pubblicato su Additive Manufacturing nel dicembre 2024, si è discussa anche la possibilità di servirsi dell’IA per il controllo e l’ottimizzazione dei processi. Come suggerisce il titolo dello studio, il team di ricerca si è concentrato sull’analisi della lega di titanio Ti-6AI-4V, richiesta in numerosi settori per l’elevata resistenza e il peso ridotto. L’obiettivo della ricerca è stato quello di studiare le condizioni ottimali per una lavorazione più rapida della lega e ottenere così pezzi finali precisi e resistenti.
Brendan Croom, ricercatore senior dei materiali presso il Johns Hopkins APL, durante un test in laboratorio. (Crediti fotografici: Johns Hopkins APL/Ed Whitman)
L’IA supera i limiti di lavorazione delle leghe di titanio
Come per tutti i materiali, le condizioni di lavorazione influiscono sulle proprietà del materiale. Alcune variabili come la potenza del laser e la velocità di scansione possono determinare il modo in cui il materiale si indurisce, rendendolo così forte, flessibile o fragile. Quindi, è necessario configurare correttamente i parametri del processo di lavorazione per poter ottenere una maggiore qualità dei pezzi finali. Scoprirlo non è semplice, ma attraverso numerosi test e altrettanti numerosi errori ci si può avvicinare a trovare il metodo di lavoro ottimale.
Per abbreviare questo lungo processo e risparmiare risorse, i ricercatori dell’APL e della Whiting School of Engineering hanno sviluppato dei modelli basati sull’Intelligenza Artificiale in grado di identificare dei nuovi metodi di lavorazione non ancora esplorati nella stampa LPBF. L’IA è progettata per individuare dei pattern nascosti e, elaborando i dati degli esperimenti precedenti, permette di suggerire quale approccio seguire per il test successivo. “Non si tratta solo di produrre parti più rapidamente”, afferma Brendan Croom, principale scienziato dei materiali presso l’APL, “Si tratta di trovare il giusto equilibrio tra resistenza, flessibilità ed efficienza. L’IA ci aiuta a esplorare ambiti di lavorazione che da soli non avremmo considerato.”
Secondo lo studio, l’IA è stata in grado di prevedere le migliori condizioni di lavorazione sulla base dell’analisi dei dati, che sono stati prima testati virtualmente e poi implementati in laboratorio. I risultati dimostrano che l’IA offre la possibilità concreta e completamente nuova di migliorare l’elaborazione e, in ultima analisi, l’applicazione dei dati:
“Per anni abbiamo pensato che alcuni parametri di lavorazione fossero off-limits per tutti i materiali, perché avrebbero dato luogo a prodotti finali di qualità inferiore”, spiega Croom. “Tuttavia, utilizzando l’Intelligenza Artificiale per esplorare tutte le possibilità, abbiamo scoperto nuovi approcci che consentono una stampa più rapida, mantenendo o addirittura migliorando la resistenza e la duttilità del materiale, ovvero la capacità di allungarsi o deformarsi senza rompersi. Ora gli ingegneri possono selezionare le impostazioni di lavorazione ottimali per soddisfare i loro requisiti specifici”.
I risultati dello studio sono comunque promettenti, soprattutto per quei settori che si affidano a componenti in titanio ad alte prestazioni e che traggono notevoli vantaggi da un aumento dell’efficienza di lavorazione. Tra questi vi sono il settore dell’aviazione, quello aerospaziale, quelli della difesa e la cantieristica navale. Sebbene nell’ambito dello studio sia stata testata solo la suddetta lega di titanio, l’approccio potrebbe essere applicato anche per la lavorazione di altri materiali, tra cui le varie leghe AM.
Il team di ricerca ora perfezionerà il suo metodo di lavoro. Ottimizzando il modello di apprendimento automatico, potrebbe essere possibile fare previsioni ancora più accurate e complesse. Inoltre, il team si concentrerà anche sullo studio di altre proprietà dei materiali, tra cui densità, resistenza, duttilità, resistenza all’infiammabilità e alla corrosione. Tuttavia, i primi risultati possono essere interpretati come un successo. “Questo lavoro ha dimostrato chiaramente la potenza dell’Intelligenza Artificiale, dei test ad alto rendimento e della produzione guidata dai dati”, afferma Croom. Lo studio completo è disponibile QUI.
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*Crediti per la foto di copertina: SciTechDaily.com
