{"id":17487,"date":"2025-01-15T00:01:53","date_gmt":"2025-01-14T23:01:53","guid":{"rendered":"https:\/\/www.3dnatives.com\/it\/?p=17487"},"modified":"2025-01-15T11:16:21","modified_gmt":"2025-01-15T10:16:21","slug":"machine-learning-lpbf-apl-150120259","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.3dnatives.com\/it\/machine-learning-lpbf-apl-150120259\/","title":{"rendered":"Il Machine Learning per la tecnologia LPBF in uno studio dell\u2019APL\u00a0"},"content":{"rendered":"

I ricercatori del The Johns Hopkins University Applied Physics Laboratory (APL) hanno sviluppato un nuovo approccio che integra la stampa 3D al Machine Learning. Si tratta di un modello che permette di creare delle simulazioni utili per verificare la produzione di materiali creati tramite Laser Powder Bed Fusion (LPBF)<\/a>. Il Machine Learning (ML), in italiano conosciuto anche come apprendimento automatico, fa parte di una branca dell\u2019intelligenza artificiale<\/a> e pu\u00f2 essere applicato in vari settori, dal medicale<\/a> all\u2019aerospaziale<\/a>.\u00a0<\/span><\/p>\n

La tecnica ideata dall’APL permette di prevedere quale sar\u00e0 la microstruttura che si andr\u00e0 a formare <\/span>sul piano di stampa<\/span> grazie alle misurazioni effettuate sul singolo <\/span>strato di polvere. Per farlo, i ricercatori si sono serviti infatti della<\/span> modellazione e della simulazione computazionale. Queste previsioni dell’oggetto che si andr\u00e0 a creare permettono di intervenire tempestivamente in caso di errori. Questo permetterebbe cos\u00ec non solo di risparmiare tempo, materiali e costi, ma <\/span>anche di aumentare esponenzialmente la produzione dei materiali fabbricati tramite la tecnologia LPBF.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

\"\"

In questa immagine \u00e8 illustrato il processo di previsione della microstruttura, che viene ottenuto attraverso l’analisi dell’impatto del tasso di raffreddamento e del gradiente di temperatura sull’orientamento e sulle dimensioni dei grani.<\/p><\/div>\n

Questo studio fa parte di un pi\u00f9 ampio insieme di lavori condotti al The Johns Hopkins University Applied Physics Laboratory\u00a0incentrati sull’uso dell’intelligenza artificiale per accelerare la scoperta di nuovi materiali destinati ad ambienti estremi. <\/span>Morgan Trexler, il referente per il programma Science of Extreme and Multifunctional Materials dell’APL nell’Area di Missione Ricerca e Sviluppo Esplorativo, <\/span>ha dichiarato che: <\/span>\u201cQuesto nuovo approccio sar\u00e0 di grande impatto per aiutare a progettare e comprendere la formazione dei materiali durante i processi di fabbricazione additiva, e questo si inserisce nella nostra strategia generale incentrata sull’accelerazione dello sviluppo dei materiali per la sicurezza nazionale\u201d.<\/span><\/i>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>

\"Giveaway<\/a><\/div>\n

Perch\u00e8 usare il Machine Learning per la tencologia LPBF<\/span>\u00a0<\/span><\/h3>\n

Nella LPBF gli strati di polvere metallica vengono fusi tramite un laser ad alta potenza per creare, strato dopo strato, degli oggetti tridimensionali. Questa tecnologia \u00e8 utile per produrre parti metalliche\u00a0resistenti che supportano geometrie complesse. Tuttavia, essendo le polveri differenti l\u2019una dalle altre e avendo quindi caratteristiche proprie, le condizioni di lavorazione possono subire molte variazioni,\u00a0a partire delle impostazioni del laser per arrivare alle interazioni tra le varie particelle di polvere. Di conseguenza, le propriet\u00e0 degli oggetti che vengono stampati possono variare notevolmente.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Per realizzare questa applicazione, il team di ricercatori guidato da Li Ma, ingegnere senior presso l’APL, ha utilizzato un modello di fluidodinamica computazionale (CFD) per misurare con precisione le variazioni di temperatura e i tassi di raffreddamento durante il processo di stampa, in relazione all’orientamento e alla dimensione dei grani. La fluidodinamica computazionale (CFD) \u00e8 una disciplina che impiega simulazioni al computer per prevedere il comportamento dei flussi di materiale, basandosi sulle leggi di conservazione di massa, quantit\u00e0 di moto ed energia. Questo approccio innovativo consente non solo di prevedere la microstruttura del componente prima della stampa, ma anche di stimare le propriet\u00e0 meccaniche del materiale e le prestazioni fisiche del pezzo finito.<\/p>\n

Ali Ramazani ha sviluppato il primo modello di formazione microstrutturale a campo di fase, integrando i risultati ottenuti dal modello CFD. Questo approccio ha migliorato la precisione e la validit\u00e0 delle simulazioni. Tuttavia, il suo contributo, seppur significativo, non \u00e8 stato sufficiente a risolvere tutte le problematiche relative alla rilevazione dei dati. La produzione di un singolo componente con la tecnologia LPBF implica infatti milioni di interazioni tra polvere e laser, richiedendo un’enorme quantit\u00e0 di tempo di calcolo e rendendo cos\u00ec la simulazione di ogni piccola sezione estremamente complessa. <\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

\"\"

In questa immagine sono stati messi a confronto i risultati del modello di campo probabilistico di diffusione dell’APL con i risultati delle simulazioni. Il modello di APL rileva accuratamente la formazione della microstruttura e la crescita dei grani osservata nei risultati simulati.<\/p><\/div>\n

Cos\u00ec,\u00a0la svolta \u00e8 arrivata da Hudson Liu, uno stagista dell’APL Student Program to Inspire, Relate, and Enrich (ASPIRE), nonch\u00e9 studente delle scuole superiori della Gilman School di Baltimora. Ha infatti teorizzato un modello di apprendimento automatico che avrebbe ridotto notevolmente la necessit\u00e0 di eseguire costose simulazioni. <\/span>In sintesi, Hudson Liu ha integrato diversi modelli di machine learning preesistenti per sviluppare quello che il team definisce\u00a0<\/span>\u201cdiffusion probabilistic field model\u201d,<\/span> ovvero un “modello di campo probabilistico di diffusione”. Questo modello genera immagini basate sulla velocit\u00e0 di raffreddamento e sul gradiente termico della stampa LPBF, quantificando le variazioni di temperatura in base a parametri come la distanza tra il punto di impatto del laser e il metallo solido circostante.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Hudson Liu<\/span> \u00a0ha dichiarato: <\/span>\u201cIl vantaggio principale dell’utilizzo di questo modello \u00e8 la sua velocit\u00e0. Il nostro modello pu\u00f2 prevedere in pochi secondi o minuti ci\u00f2 che richiederebbe ore in una simulazione\u201d<\/span><\/i>, aggiungendo: \u201c<\/span>questo permette ai ricercatori di esplorare rapidamente un’ampia gamma di parametri e a costi molto pi\u00f9 bassi<\/span><\/i>\u201d.<\/span>\u00a0<\/span>Il modello \u00e8 stato convalidato attraverso le analisi del materiale LPBF tramite microscopio. L’addestramento del programma di Machine Learning ha richesto pi\u00f9 di 400 simulazioni effettuate presso l’APL.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Prospettive future<\/span>\u00a0<\/span><\/h3>\n

Il team di ricerca sta gi\u00e0 lavorando per <\/span>addestrare dei nuovi modelli utilizzando dati video, che consentiranno di prevedere le microstrutture sia in 3D che in 2D.<\/span> Con il tempo, sar\u00e0 quindi possibile effettuare delle previsioni delle microstrutture di componenti pi\u00f9 grandi e di analizzare i risultati di un maggior numero di passaggi laser.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Ma non \u00e8 tutto. <\/span>Il progetto, nato grazie ad un finanziamento interno all\u2019universit\u00e0, \u00e8 stato oggetto di interesse da parte dello Space Technology Research Institute (STRI) della NASA<\/a>, che lo vorrebbe implementare per i propri servizi. Li Ma ha dichiarato: <\/span>“<\/span>La NASA desidera modelli validati che possano aiutarli a prevedere cosa accadr\u00e0 durante la produzione e come si comporter\u00e0 il pezzo finale, senza dover ricorrere a costosi esperimenti. Questo approccio \u00e8 particolarmente utile se pensiamo alla produzione additiva sulla Luna o nello spazio, dove sperimentare diventa cos\u00ec costoso da essere praticamente impossibile.”<\/span><\/i> Non dester\u00e0 dunque stupore se in un futuro prossimo sentiremo parlare delle applicazioni dell’APL implementate non solo nei viaggi spaziali della NASA, ma anche in altri settori.<\/span><\/p>\n

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Descrizione dell’immagine di copertina: nell’immagine \u00e8 raffigurata la \u00a0microstruttura della superlega a base di nichel rinforzata per precipitazione utilizzata per convalidare il modello di APL e la sua previsione del tasso di raffreddamento.<\/em><\/span><\/p>\n

*Crediti fotografici<\/em>: ASM International, 2024.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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