Российские ученые разработали нейронных сетей для 3D-печати металлических изделий

МОСКВА, 8 ноября — РИА Новости. Ученые из Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого (СПбПУ) разработана нейронная сеть для 3D-печати металлических изделий. Как пояснил РИА Новости Медиа-Центр СПбГПУ, математическое моделирование для 3D-печати требует очень высоких вычислительных мощностей, и даже для простейших деталей расчеты осуществляются в течение нескольких недель. По мнению экспертов, нейронная сеть, обученная на большое количество настроек, что позволяет не только быстрее достичь результата в одной готовой детали, а также использовать найденные с ее помощью ПО для печати позже.

Нейронная сеть является математической механизм, используемый, чтобы найти соответствие между массивами параметров. Российские ученые из Санкт-Петербургского политехнического университета использовали этот механизм, чтобы получить контекст технологических параметров 3D-печати со стабильностью процесса. "Для нас это было очень важно, потому что переноса металла при печати провод-это крайне сложный процесс с конкурирующими физического воздействия, но оно имеет решающее влияние на качество полиграфической продукции", ? сказал руководитель лаборатории легких материалов и конструкций СПбПУ Олег Панченко.

Ученые построили нейронной сети в программе MATLAB. Все данные попадали в сеть путем ручного ввода. В настоящее время разработаны устройства для автоматического сбора из массива технологических параметров пресса, но массив обрабатывается в автономном режиме.

Как говорят разработчики, следующий шаг-создание онлайн-системы, которые смогут использовать непрерывно обучения нейронной сети: технологические параметры будут попасть в сеть автоматически, а корректировка этих параметров непосредственно в процессе печати. По мнению ученых, это позволит не только повысить качество обработки, но и повысить скорость разработки технологических параметров для новых деталей.

В настоящее время, нейросеть уже была применена для оценки качественных показателей выращенной продукции (как стабильный процесс наплавки правильно расплавленный металл переносится на товар и т. д.). Кроме того, в этой нейронной сети разработан стабильные режимы печати, используется для выращивания топе мачты.

Команда ученых СПбГПУ уже подала заявку на регистрацию интеллектуальной собственности. "Мы были первыми, кто применил нейронные сети в области электрической дуги растет",– сказал Олег Панченко. Тем не менее, общая тенденция увеличения темпов распространения нейронных сетей в различных сферах деятельности, по его мнению, будет обходить всех аддитивных технологий.

Как полагают разработчики, в будущем использование таких подходов возможно создание автоматизированных систем, которые будут самостоятельно учиться и повышать качество продукции без участия человека.

Категория: Техника