Senvol présente un nouvel apprentissage automatique

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Senvol, spécialiste des données de fabrication additive, a démontré une nouvelle approche d'apprentissage automatique (ML) des matériaux admissibles, le logiciel ML de l'entreprise prédisant avec précision les performances des matériaux.

Senvol a remporté ce contrat pour appliquer son logiciel d'apprentissage automatique, Senvol ML, afin de faciliter le développement rapide des propriétés matérielles admissibles pour la fabrication additive. Ces travaux ont été réalisés dans le cadre d'un contrat du gouvernement américain W911NF-20-9-0009.

L'approche de l'entreprise est considérée comme plus rentable, plus flexible et plus rapide que l'approche conventionnelle de développement et de normalisation des propriétés des matériaux métalliques (MMPDS) en matière de développement des matériaux admissibles.

Senvol s'est associé à EWI et Pilgrim Consulting dans le cadre du programme. La société privée de recherche et développement (R&D) à but non lucratif Battelle et Hector Sandoval, LM Fellow chez Lockheed Martin, ont servi de conseillers techniques. Le contrat a été administré par le Centre national des sciences de la fabrication (NCMS) dans le cadre du programme AMMP Other Transaction Agreement (OTA).

« Le développement des matériaux admissibles est une entreprise très coûteuse et qui prend beaucoup de temps », a commenté la présidente de Senvol, Annie Wang. « Le programme de Senvol a très bien réussi à démontrer une nouvelle approche du développement des permis de fabrication additive qui exploite l'apprentissage automatique. Nous sommes très satisfaits des résultats et sommes impatients de poursuivre nos travaux dans ce domaine de pointe.

Le Dr William E. Frazier, scientifique en chef à la retraite pour l'ingénierie des véhicules aériens chez NAVAIR et président de Pilgrim Consulting LLC, a ajouté : « J'ai été très heureux de rejoindre l'équipe de Senvol pour ce programme. L'approche basée sur l'apprentissage automatique de Senvol répond directement à un défi majeur de l'industrie : le développement rapide et rentable des propriétés autorisées des matériaux de fabrication additive.

Optimiser le développement des matériaux permis avec ML

Alors que la fabrication additive permet une production légère et rapide de conceptions, Senvol affirme que ces avantages sont limités par les exigences de temps et de coûts élevés du développement des permis.

Ce coût élevé est largement dû au fait que le développement matériel admissible nécessite la génération d’une quantité substantielle de données empiriques à un point de traitement fixe. Ainsi, toutes les données empiriques doivent généralement être générées à partir de zéro chaque fois qu’un changement majeur se produit dans le processus. Cela rend les processus de fabrication additive coûteux et longs, tant lors de la mise en œuvre initiale qu'à long terme, lorsque des changements inévitables sont apportés à la procédure d'impression 3D.

Grâce à ce programme, Senvol a démontré une nouvelle approche du développement de matériaux admissibles qui exploite l'apprentissage automatique. Le programme était centré sur un matériau en acier inoxydable 17-4 PH, traité via une imprimante 3D par fusion sur lit de poudre.

Le logiciel ML de Senvol, qui prend en charge la qualification des processus de fabrication additive, a été exploité dans le programme pour développer des propriétés de matériaux statistiquement justifiées, comparables aux matériaux admissibles. Le logiciel y est parvenu tout en optimisant simultanément les exigences de génération de données.

Selon Senvol, cette approche d'apprentissage automatique est flexible et peut gérer les modifications apportées au processus de fabrication additive. En effet, le logiciel ML de l'entreprise peut être appliqué à n'importe quel processus de fabrication additive, n'importe quelle imprimante 3D et n'importe quel matériau. Cela rend l’approche idéale pour le maintien à long terme.

« L’utilisation de l’apprentissage automatique pour les processus de fabrication additive et le développement de matériaux est très mature. Cette mesure a été adoptée par l’industrie et constitue la solution la plus facile à mettre en œuvre. L'utilisation de l'apprentissage automatique spécifiquement pour le développement des matériaux admissibles est cependant encore un travail en cours », a expliqué le président de Senvol, Zach Simkin.