AI 揭示了强化钛合金和加快制造速度的新方法

快速阅读: 《科学日报》消息，约翰霍普金斯大学的专家团队利用人工智能优化了增材制造技术，提高了钛合金的生产速度和材料强度。这一进展有助于满足从深海到外太空的各种应用需求。通过机器学习探索加工参数，团队解锁了新的钛合金加工方法，使材料在不牺牲性能的前提下更高效地制造。未来，该技术有望扩展到其他金属及应用领域。

如果这些部件能够更快、更坚固并且达到近乎完美的精度制造出来，那会怎样？约翰霍普金斯应用物理实验室（APL）和约翰霍普金斯惠廷工程学院的一个专家团队正在利用人工智能将这一设想变为现实。他们已经识别出可以提高生产速度和材料强度的加工技术——这一进展对从深海到外太空的各种应用都具有重要意义。“国家迫切需要加速制造业以满足当前和未来冲突的需求，”APL研究与探索开发任务区极端和多功能材料科学项目经理摩根·特雷克斯勒说。“在APL，我们正在推进基于激光的增材制造研究，以快速开发出适用于任务需求的材料，确保生产能够跟上不断变化的操作挑战。”

这一发现提供了一种新的材料加工思路，共同作者布兰登·克鲁姆表示。“多年来，我们认为某些加工参数对于所有材料都是‘禁区’，因为它们会导致产品质量差，”APL高级材料科学家克鲁姆说。“但通过使用人工智能探索可能性的全范围，我们发现了新的加工区域，允许更快打印同时保持或甚至提高材料的强度和延展性——即材料在不发生断裂的情况下可以拉伸或变形的能力。现在，工程师可以根据具体需求选择最佳加工设置。”

这些发现对依赖高性能钛零件的行业来说前景广阔。能够在更高的速度下制造更强、更轻的组件可以提高造船、航空和医疗设备行业的效率。它也促进了在航空航天和国防领域推进增材制造的更广泛努力。惠廷工程学院的研究人员，包括索南萨特·戈什，正在整合人工智能驱动的模拟，以更好地预测增材制造材料在极端环境下的表现。戈什共同领导着两个NASA空间技术研究中心之一，这是一个由约翰霍普金斯大学和卡内基梅隆大学合作开展的项目，旨在开发先进的计算模型以加速材料认证。目标是缩短设计、测试和验证新型太空应用材料所需的时间——这与APL致力于改进和加速钛制造的工作密切相关。

这项突破建立在APL多年推进增材制造工作的基础上。当APL研究与探索开发部门首席制造技术科学家史蒂夫·斯特克于2015年来到实验室时，他意识到这种实践有其局限性。“那时，国防部使用增材制造的最大障碍之一是材料可用性——每个设计都需要特定材料，但大多数材料都没有稳健的加工条件，”斯特克回忆道。“钛是少数符合国防部需求并优化到匹配或超过传统制造性能的材料。我们知道必须扩展材料范围并完善加工参数以充分释放增材制造的潜力。”

APL花了数年时间完善增材制造，重点在于缺陷控制和材料性能。2021年，APL团队在《约翰霍普金斯APL技术文摘》上发表了一项研究，探讨了缺陷如何影响机械性能。同一时期，斯特克的团队正在开发一种快速材料优化框架，这一努力导致了2020年提交的一项专利。这个框架——旨在显著加速加工条件的优化——为最新研究奠定了坚实的基础。

在此基础上，团队利用机器学习探索了前所未有的加工参数范围，这是传统试错方法难以实现的。这种方法揭示了一个之前因担心材料不稳定而被排除的高密度加工模式。通过有针对性的调整，团队解锁了新的Ti-6Al-4V钛合金加工方法，该方法长期针对激光粉末床熔融进行了优化。“我们找到了全新的材料加工方法，解锁了之前未曾考虑的能力，”斯特克说。“在短时间内，我们发现了推动性能超越想象的加工条件。”

人工智能帮助我们探索那些我们原本不会考虑的加工区域，克鲁姆说。“这不仅是为了更快地制造零件，”克鲁姆说，“这是关于在强度、灵活性和效率之间找到正确的平衡。人工智能帮助我们探索那些我们原本不会考虑的加工区域。”

斯特克强调，这种方法不仅限于改善钛打印，还能根据具体需求定制材料。“制造商通常寻求通用设置，但我们的赞助商需要精确度，”他说。“无论是北极潜艇还是在极端条件下飞行的组件，这种技术使我们能够针对这些独特的挑战进行优化，同时保持最高的性能。”克鲁姆补充说，扩大机器学习模型以预测更复杂的材料行为是另一个重要目标。团队的早期工作集中在密度、强度和延展性上，克鲁姆表示，他们正着眼于建模其他重要因素，如疲劳抗力或腐蚀性。“这项工作清晰地展示了人工智能、高通量测试和数据驱动制造的力量，”他说。“过去需要多年的实验才能理解新材料在赞助商相关环境中的反应，如果我们能在几周内学到这一切，并利用这些见解快速制造出增强型合金呢？”

这项研究的成功开启了更广泛的应用领域。最近发表的论文集中在钛上，但同样的人工智能驱动方法已应用于其他金属和制造技术，包括专门开发用于利用增材制造的合金，斯特克说。未来探索的一个领域是所谓的原位监测——实时跟踪和调整制造过程的能力。斯特克描述了一种愿景，即最先进的金属增材制造可以像在家里3D打印一样无缝：“我们设想一个范式转变，未来的增材制造系统可以在打印过程中进行调整，确保完美的质量而不需大量的后处理，并且零件可以在出生时就被认证。”

(以上内容均由Ai生成)