Нейросеть сделала 3D-печать металла предсказуемой: прорыв нижегородских ученых

Система может предсказать дефект. В случае его обнаружения процесс останавливается, верхний слой удаляется без дополнительной подналадки, и печать продолжается.

К сварочной горелке принтера ученые прикрепили три датчика, контролирующие силу тока, напряжение и анализирующие акустические сигналы — возникновение и распространение упругих колебаний. Нейросеть получает все эти сигналы и в реальном времени прогнозирует наличие или отсутствие дефектов.

Здесь настраивается траектория перемещения сварочной горелки в процессе 3D-печати. Настройка осуществляется в виде G-кодов, которые отправляются на рабочие органы портального станка.

Обученная на экспериментальных данных нейронная сеть способна прогнозировать поведение системы на одну десятую секунды вперед с точностью 91 процент. Этого достаточно, чтобы заранее выявить потенциальные проблемы и скорректировать параметры печати до появления дефектов.

Андрей Башков, ассистент кафедры "Технологии и оборудование машиностроения" НГТУ им. Р.Е. Алексеева:

"Мы видим статистику Минпромторга и Росстата, которая говорит о том, что замещение традиционных технологий аддитивными будет происходить во всех сферах, во всех отраслях промышленности для изготовления изделий машиностроения."

При мелкосерийном производстве технологии 3D-печати с внедренной нейросетью позволяют ускорить процесс подготовки и изготовления продукции. Причем по этой же технологии могут работать и роботизированные сварочные комплексы. Сейчас ученые планируют дополнить свою разработку системой нанолегирования — процессом введения наночастиц в сварочную ванну для повышения прочности поверхности изделий.


08 июля 2025 года. ГТРК "Нижний Новгород" (видео)