人工智能显著改善FDM 3D 打印PEEK结果，使z轴方向抗拉强度比注塑成型更强大
根据3D科学谷的市场研究，通常制造典型的增材制造加工过程由数千个层组成，每个层都会生成几 MB 的光栅化或时间序列监控和传感器数据，从而为常见的生产场景产生技术数据包。在节省时间、可重复性和数据效率方面，通过数据来指导加工作业好处将是巨大的。
Exponential Technologies 的一项研究表明，机器学习能够将 FDM 3D 打印部件升级到超过注塑成型部件的水平。
© Exponential Technologies
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材料挤出3D打印挑战
(1) 不同设备与工艺之间的热历史差异极大，从使用“标准” 0.4 mm喷嘴的桌面式FFF到大尺寸BAAM打印，其表观冷却速率相差可达4-5个数量级；
(2) 即使在使用相同设备的条件下，不同的零件，甚至是同一个零件上的不同体素（voxel），其热历史也可存在巨大的差异。
另一个关于材料挤出3D打印技术和传统加工技术的巨大差异是打印件结构和性能的高度耦合。由于热历史的复杂性和一部分的结构因素，3D打印件的性能只在很低的程度上反映了材料的本体性能。换句话说，即使材料确定，也无法有效预测打印件的性能；就算材料、工艺参数都固定，不同的打印件之间的性能也可能存在巨大差异。
根据3D科学谷的市场研究，人工智能在每个特定领域发挥着越来越重要的作用，包括：缺陷检测和纠正、在构建过程中和构建之后减少残余应力和故障、原位计量和设计精度、微结构设计等等。最近的一个案例佐证了3D科学谷对于人工智能将在3D打印加工过程中起关键作用的观点。
▲ 人工智能赋能3D打印
© 3D科学谷白皮书
Orion-AM 的新型 A150 系列 3D 打印机将传统的 FDM 挤出工艺中的逐层工艺与热辐射加热相结合，所有这些都在温控构建室内进行管理。
将每个 PEEK 细丝测试部件的数据输入 xT SAAM 平台后，Orion-AM 会根据机器学习系统的建议改变挤出机温度、层温度、风扇速度、床温和填充重叠。
根据这项研究，该研究使用索尔维和赢创的材料制作了 20 到 30 个3D打印样品，每增加一个样品，结果都会得到改善。Orion-AM 以在拉伸强度和弹性模量方面都超过注塑成型的结果结束了实验。
▲ 抗拉强度实验
人工智能催化3D打印生产力
© 3D科学谷白皮书
对物理驱动的人工智能模型的需求正在快速增长——尤其是在能源、气候科学和生命科学等行业。这种快速生产的未来主义图景会从根本上改变整个行业，根据3D科学谷的市场判断，曾经耗时数月的复杂零件的制造，质量保证和后处理方法可以缩短为几天。正如本文案例中所分享到的，人工智能的应用正在掀起变化的一角，加速3D打印朝向生产用途发展。
知之既深，行之则远。基于全球范围内精湛的制造业专家智囊网络，3D科学谷为业界提供全球视角的增材与智能制造深度观察。有关增材制造领域的更多分析，请关注3D科学谷发布的白皮书系列。
延伸阅读:
（三）人工智能减少缺陷-3D打印过程控制 l 人工智能赋能3D打印（二）3D打印前处理中的人工智能应用 l 人工智能赋能3D打印
（一）人工智能在3D打印领域的应用综述 l 人工智能赋能3D打印
6个重要参数对FDM PEEK 3D打印零件机械性能的影响
不同光栅角度下熔融沉积成型PEEK的表面特征、微观结构和力学性能
远铸智能工业FDM 3D打印在汽车制造领域的应用
知之既深 行之则远
三维世界｜全球视角
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