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機器學習如何改變3D打???先從造一座“鋼橋”開始

新聞時間:2017-09-22 文章來源: 文章作者:ztcjjt
【編者按】五年前,3D打印就有了席卷全世界之勢。有人構想,我們將住在3D打印的房子里,會有3D打印的汽車。但正如你現在所看到的,事情并沒有那么順利。不過,也有企業(yè)一直研發(fā),穩(wěn)步推進這項技術的發(fā)展。近日,FastCodesign發(fā)布了一篇文章,報道了曾在兩年前宣布利用3D打印技術造一座鋼橋的MX3D公司的進展。文章中指出,機器學習將能夠給3D打印帶來巨大的幫助。



 

2015年,MX3D宣布了一項計劃:將在兩年后利用3D打印Joris Laarman設計的鋼橋。現在,這個項目真的在向前推進,預計在今年年底完成。該公司與其主要投資者Autodesk同意與Co.Design透露獨家項目進度。有趣的是,有多少東西已經進化了,有多少問題被攻克了——以及這個項目從何而來。
這座橋其實就是為了證明印刷鋼材的概念。要實現這一目標,不僅需要更好的軟件,還需要一個能夠自學“如何在3D打印方面做得更好”的機器人。“我們現在在可以打印的物品的體積上取得了重大的進步,這會在實際運用過程中產生巨大的幫助,”Gijs van der Velden說。他是MX3D的運營者,該公司從Joris Laarman實驗室剝離出來,致力于將大規(guī)模的鋼鐵印刷商業(yè)化。



 

當Laarman第一次夢想建造這座橋時,想要使用一種類似于冰晶體的結構來做底部支撐。橋將被安裝在阿姆斯特丹歷史悠久的紅燈區(qū)附近的一條運河上?,F在,這座橋已經發(fā)生了根本性的變化,原因很簡單:這座城市發(fā)現,原來的設計方案,將會給運河的堤壩帶來巨大的壓力。因此,不得不重新設計這座橋。現在正在印刷的這座橋更偏向于典型的行人結構(pedestrian structure),但它的表面和形狀仍然被彎曲和扭曲,只能通過3D打印來完成。

這就是問題的關鍵:向所有潛在的合作伙伴展示3D打印都能做什么。

對他們來說,打印大塊的東西是一個巨大的挑戰(zhàn)。你可能會認為這是一個硬件問題,制造更好的機器人就能解決了。但實際上更多的是軟件方面的問題。一直以來,他們的想法都是使用現成的工業(yè)機器人,這樣客戶就可以直接訂購機器人,然后使用MX3D的軟件打印出他們喜歡的任何東西。讓這些機器人焊接具有高性能部件是很復雜的。

當鋼融化時,它的物理性質就會發(fā)生變化。持續(xù)的重新加熱使其變得易碎。這意味著,你不能像用打印塑料物體一樣,簡單地建立一個用于3D打印鋼材的結構。隨著一層層的鋼材被應用,它們會重新加熱下面一層的鋼材。如果這些鋼材僅僅是最近才被應用,那么它們就會越來越弱??朔@一挑戰(zhàn)意味著,要找出一種完全不同的印刷策略。由于不同的區(qū)域加熱程度不同,鋼鐵必須以看似隨機的模式來建造。由于打印機不再等待某一特定位置的鋼材冷卻,它的工作速度可以達到原來的兩倍。

但事情變得更加復雜。根據定義,復雜的3D幾何圖形是定制的,因此很難提前知道機器在焊接不同部件時會有多大的困難。這是機器學習可以幫助的地方。MX3D使用的工業(yè)機器人已經安裝了傳感器,可以探測到被用來加熱金屬的電流、金屬的熱度以及焊接的具體位置。MX3D正在進行下一階段的工作:將這些數據與機器學習算法結合起來,幫助機器人了解哪些焊接可能會帶來問題,然后尋求辦法實時解決這些問題,或者完全避免這些問題,來形成新的移動模式,讓每一層都能正常地建立起來。“當你制作打印文件時,大問題將得到解決,”van der Velden解釋道。“當你真正在打印的時候,機器就會識別出問題,然后快速構建出一個解決方案。”


 

他承認,在95%的工業(yè)建筑項目中都不會用到3D打印的鋼材。在這種情況下,他們只是需要的只是簡單結構的鋼材。但剩下的5%是一個巨大的市場。例如,離岸石油鉆井平臺的鋼支撐結構很難進行設計。有了3D打印技術,你可能只需要兩個工程師來監(jiān)視8個機器人去建造相關的部件,而不是要用一個工程師團隊來建造。此外,為石油鉆井平臺等大型項目制造部件最耗時的步驟之一是削減關鍵部件,以節(jié)省重量。將重量重6000公斤減少到5000公斤,所需要的起重機就完全不同了,成本要低得多。使用3D打印技術制造類似的部件,不僅能夠很好的把其錯綜復雜的內部結構制造出來,還能極大地減少重量,比例可能會在50%。此外,還不需要額外的剃須工作。同樣,這也適用于大型的高性能部件,比如貨船上的轉子。這會節(jié)約大量的能源,而且零部件的外觀都相同,只是把內部以最優(yōu)的方式掏空了。

讓我們回到橋上。它的目的是想要為MX3D打開市場。盡管這座橋外觀看起來很酷,但它其實是為了展示那,些幾十年來沒有多大變化的巨大設備的內在可能性。“這不會是一種能夠制造一切的神奇方式,”van der Velden說。“但我們會找到真正重要的新部件來打印。”

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