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              人工智能3D打印激光控制技術(shù)來了,SCANLAB與1000 Kelvin合作推出

              3D打印動(dòng)態(tài)
              2025
              04/15
              11:13
              分享
              評(píng)論
              2025年4月15日,南極熊獲悉,德國激光器振鏡廠商 SCANLAB 和 1000 Kelvin 宣布,雙方合作將 SCANLAB 的 SCANmotionControl 激光系統(tǒng)與 1000 Kelvin 基于人工智能的 AMAIZE 軟件相結(jié)合,打造出緊密耦合的金屬3D打印過程控制循環(huán),以此提升3D打印零件質(zhì)量和可重復(fù)性。


              這一升級(jí),對(duì)那些想在航空航天、能源和電子等高精尖領(lǐng)域擴(kuò)大金屬 3D 打印規(guī)模的制造商而言,意義重大。通過協(xié)調(diào)熔池的預(yù)測(cè)模擬和實(shí)時(shí)控制,這種集成技術(shù)實(shí)現(xiàn)了兩家公司所說的 “一次成型” 生產(chǎn),優(yōu)化了零件的懸垂結(jié)構(gòu)、表面質(zhì)量和熱穩(wěn)定性。

              SCANLAB 增材制造業(yè)務(wù)開發(fā)部的丹尼爾・賴特邁爾博士表示:“這次合作展現(xiàn)了前沿激光掃描系統(tǒng)與人工智能協(xié)同工作時(shí)的無限可能。我們的解決方案現(xiàn)在能夠沿著單個(gè)掃描向量進(jìn)行功率調(diào)制,與 AMAIZE 生成的智能熱策略相匹配?!?br />

              通過開放標(biāo)準(zhǔn),將物理人工智能與精密激光控制相結(jié)合

              德國 SCANLAB GmbH 是材料加工領(lǐng)域高精度激光掃描系統(tǒng)的領(lǐng)先原始設(shè)備制造商。1000 Kelvin 于 2021 年在柏林成立,其開發(fā)的 AMAIZE 平臺(tái)是一款物理人工智能引擎,可在打印過程中模擬并控制材料行為。目前,航空航天和國防領(lǐng)域的客戶已在使用 AMAIZE,根據(jù)特定硬件對(duì)打印文件進(jìn)行預(yù)測(cè)性調(diào)整。

              通過將 AMAIZE 在向量層面的預(yù)測(cè)與 SCANmotionControl 的高頻振鏡系統(tǒng)同步,用戶能夠精確控制能量傳輸和工藝參數(shù)。首席技術(shù)官兼聯(lián)合創(chuàng)始人卡塔琳娜・艾辛博士指出,該人工智能的運(yùn)行時(shí)間分辨率可達(dá) 100kHz,“在塑造材料行為的層面上把控整個(gè)生產(chǎn)過程”。

              此次集成基于開放的 3MF 刀具路徑擴(kuò)展格式,便于設(shè)備制造商快速應(yīng)用,也能與現(xiàn)有軟件生態(tài)系統(tǒng)兼容。3MF 聯(lián)盟技術(shù)主席、歐特克(Autodesk)增材制造總監(jiān)亞歷山大・奧斯特表示,這次合作 “是我們十多年來愿景的結(jié)晶” 。

              奧斯特在領(lǐng)英(LinkedIn)上發(fā)表的一篇文章中強(qiáng)調(diào),這種集成是生態(tài)系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新的典范:“成果開創(chuàng)了行業(yè)先河:這是一個(gè)完全可控、透明且大部分為開源的軟件棧,它在計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)(CAD)系統(tǒng)中預(yù)先定義了諸如反射鏡慣性等物理過程屬性,然后通過確定性模擬、檢查,并在最新的 SCANLAB 硬件上精確執(zhí)行激光路徑和功率分布,精度近乎微秒級(jí)?!?br />
              人工智能和模擬技術(shù)在增材制造領(lǐng)域獲得關(guān)注

              SCANLAB 和 1000 Kelvin 的合作反映出,人工智能和模擬技術(shù)在增材制造領(lǐng)域正得到更廣泛的應(yīng)用,各類工具的融合有助于提高生產(chǎn)效率和可靠性。在 2024 年的德國法蘭克福國際精密成型及增材制造展覽會(huì)(Formnext)上,1000 Kelvin 推出了 AMAIZE 2.0,這是一款原生人工智能構(gòu)建準(zhǔn)備平臺(tái),能實(shí)現(xiàn)金屬增材制造工作流程中支撐結(jié)構(gòu)生成、打印策略優(yōu)化和質(zhì)量預(yù)測(cè)的自動(dòng)化。


              同樣,像奧克頓(Oqton)這樣的公司也推出了全棧式人工智能解決方案,例如 “Build Quality”,它將模擬、監(jiān)測(cè)和檢測(cè)功能結(jié)合在一起。甚至缺陷檢測(cè)也借助人工智能進(jìn)行革新,歐勒(Euler)開發(fā)的工具利用打印機(jī)攝像頭數(shù)據(jù),通過歐特克 Fusion 軟件識(shí)別粉末床異常情況就是例證。這些進(jìn)展表明,增材制造正從傳統(tǒng)的切片軟件向預(yù)測(cè)性制造環(huán)境轉(zhuǎn)變,在打印第一層之前,軟件就能解讀并塑造材料行為。






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