人工智能是利用在大多数工业领域增加收入和减少处理时间。加法制造或3 d打印技术一直在上升,许多主要的支柱领域,如汽车行业、航空航天行业,可持续建筑等。人工智能(AI)的实现3 d打印技术一直是世界各地的研究的焦点。
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为3 d印刷工业利用人工智能
结合了人工智能到3 d打印技术,大规模转换预期制造业和建筑施工企业如何解决。从产品开发到分配,人工智能技术可以提高整个供应链。自动化印刷过程的能力也会减少人类错误的概率,产出的一个重要问题。
人工智能在3 d打印技术的潜力并不局限于制造业和建筑业。其他行业,如健康、设计、建筑、航天、也可以获利AI与3 d打印技术的结合。
利用机器学习的核心优势3 d打印
加法制造领域正在迅速扩张。不断,新材料、技术和解决方案。欧洲杯足球竞彩从确定最优材料一定努力提高施工质量的产品通过消除人为错误,机器学习(ML)是导致这些发展。
3 d打印之前可以使用对象的目的,必须等缺陷的修复漏洞和其他缺陷。可以自动识别和解决这些困难毫升。这节省了时间和金钱,因为它消除了需要重印整个产品或花几个小时手动修补每个组件。
设计可以使用机器学习优化基于经验通过微小的改变。这可能涉及到反思方面没有发挥有效地像他们应该或最大化部分如何组合在一起产生一个高质量的输出。预见性维护使用ML算法预测当部件需要更换或修理之前总失败。这有助于组织计划和避免赔钱由于昂贵的修理或停机时间在等待更换组件。使用机器学习,一个公司可以利用消费者数据创建产品,满足他们的希望。简而言之,AI和ML时提供各种优势利用与3 d打印结。
远程故障检测与人工智能
检测故障在3 d打印技术是有利的,因为它可以节省时间和金钱。一种新颖的基于ai被描述在《计算机视觉方法流程评估质量的熔丝加工(FFF) 3 d打印的项目在印刷过程中。
通过分析process-captured视频,发现3 d打印问题的神经网络构造整个印刷过程。在印刷过程中,缺陷可能出现在3 d打印的物品,架线是其中之一。这些缺陷通常是联系在一起的一个印刷参数或对象的几何。故障线路可以广泛、常可见到捕获设备表面的项目。2020欧洲杯下注官网在这种情况下,一个AI框架(深卷积神经网络)是开发和实现在生活环境中执行检测过程和预测通过摄像头直播。
AI-Enabled 3 d印刷是如何塑造正畸治疗的未来
类似于其他职业,创新数字技术已经改变了医疗行业和矫正练习。最近突破人工智能(AI)和3 d打印技术是有价值的提高矫正诊断和治疗计划,以及为构建算法和制作个性化矫正产品。
人工智能具有巨大的承诺用于诊断dentofacial异常和orthogenetic手术设计。卷积神经网络方法证明orthognathic手术大大增强大多数病人的概要文件和审美情趣。AI技术改善临床准确性orthognathic过程、治疗计划利用3 d模型(3 d制作手术矫正器),和治疗随访和图像叠加。
基于ai印刷适性检查器:一个改变游戏规则
3 d打印过程理论能够创建任何3 d对象。然而,相比传统的生产工艺,开发利用3 d印刷仍然有限,由于拓扑特征和独特的材料要求。
最新的文章杂志的基础上应用科学和管理系统欧洲杯线上买球告诉读者关于印刷适性检查器(PC)的计划,这决定了如果一个对象是适合3 d印刷或其他生产方法。
它由一个特征提取器(FE)、打印机管理器(PM)和匹配引擎(VE)。电脑实现了一个基于标准的结果判断的复杂性值。计算复杂性取决于选择的几个指标,如测试运行时。特别是,铁的目的是获取科学测试一个给定的3 d对象的特征。点负责管理打印机使用适用的局限性,然后向VE打印机配置文件。同时,已经下午可能匹配的特征和局限性FE和验证基于最终的3 d对象的印刷适性复杂的结果。
人工智能是如何影响3 d为航空部件金属印刷?
的物理学杂志》:会议系列关注的人工智能的集成三维金属印刷一直被视为一个潜在的发展,因此作为航空航天技术的发展的基础。
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3 d打印技术与人工智能技术的结合使航空航天制造商来生成更准确和精确aero组件增加了设计的自由以更低的成本和更少的浪费。传感器和摄像机安装在一个3 d打印机,通常在喷嘴附近的粉状原料和激光合并形成一个固体层,提供制程的控制和监测。数据被送到专门的软件,实时评估和解释各种建筑。人工智能识别的问题,集中力量解决问题,打印机发展的过程仍在继续。
新颖的基于ai的3 d打印材料由麻省理工学院欧洲杯足球竞彩
麻省理工学院的研究人员创造了一种机器学习算法来分析和修改3 d印刷过程中实时修复故障。科学家和技术人员总是发明新材料具有独特的品质可能用于3 d打印。欧洲杯足球竞彩然而,理解如何生产这些物质可以是一个困难和昂贵的挑战。
使用人工智能,麻省理工学院的研究人员已经简化这种技术。毫升的开发系统,利用计算机视觉监视生产过程实时处理故障和修复材料。使用模拟,研究人员教一个神经网络如何修改打印设置,以减少误差,然后该控制器应用于一个真正的3 d打印机。技术产生更精确的输出比以往任何3 d打印控制器。
人工智能实现3 d印刷的挑战
方法使用毫升、数据驱动的数值模拟发现比基于物理数值模拟的计算效率。
原位分析和闭环调节高度依赖于计算工作。由于更大的数据集,检查池用高速摄像机需要更多的处理资源。这种类型的应用程序使用大数据收集需要改进的机器学习算法。成本计算是人工智能的一个重要障碍实现加法制造。
数据的交换的发展是至关重要的一个巨大的数据库,这是ML算法所需的操作。更多的研究小组专注于新材料和流程的创建,数据采集和预处理标准将确保数据共享,促进合作在我社区。欧洲杯足球竞彩众多毫升框架是不相容的。使ML的传播模型在研究社区,它是至关重要的建立一个一致的框架。标准的缺乏是一个主要问题需要立即措施解决这个大问题。
机器学习的性能(ML)算法仅仅是输入数据的质量一样好。传感装置用于3 d打印程序涉及融化必须有一个快速的刷新率和优秀的分辨能力收集信息从熔池。尽管巨大的各种传感器,每个现场监测方法都有局限性,阻碍其应用在一个真正的生产线。
市场分析
财富的商业见解表现全球3 d印刷市场的深入分析以及AI-automated 3 d印刷行业。2021年,全球3 d印刷市场约为151亿美元。预计增加在24.3%的复合年增长率从183.3亿年的2022美元到839亿年的2029美元,从2022年到2029年。
自动3 d印刷市场在2021年价值7.0669亿美元,预计到2027年将达到5878 .56点百万美元,扩张41.76%的复合年增长率从2022年到2027年。人工智能在制造业的市场规模预计将在2027年达到163亿美元,扩大CAGR为47.9%在2022年到2027年之间按最新发布的报告研究和市场。市场预期扩大速度预测由于上升等元素需要人工智能芯片的计算能力的增强。
未来的角度
正在采取几个步骤为添加剂提供优势制造业通过人工智能的实现。未来的研究应该集中精力结合基于ai印刷适性测试,切片,和路线规划,加快平行切片和优化3 d打印路径。使用面向服务的体系结构(SOA)来增加适应性,集成和个性化的3 d打印技术通过一个基于云的设计和生产系统也是一个有趣的概念。通过指数改善ML-based计算预制(工艺规划)技术,切片算法的并行化,细化将进一步开放快速全球工业化的道路。
简而言之,AI的交集和3 d打印技术已经成为一个成功的公式,与世界各地的机构投资在这个特定的领域。
从AZoM:提高3 d印刷效率与变分Scale-aware变压器(VST)网络
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