英国研究所开发AI工具，优化金属3D打印材料再利用

近日据外媒报道，英国材料研究与创新中心——材料加工研究所（Materials Processing Institute）正在牵头开展一项耗资60万英镑的研究项目，旨在通过新型人工智能（AI）工具提高金属增材制造的成本效益。这家英国研究机构正与3D打印企业Additive Manufacturing Solutions Ltd.（AMS）合作。

AMS还和增材制造软件供应商AMFG合作，开发AI驱动的材料再利用管理工具。该工具名为SMART-APP，将为激光粉末床熔融（LPBF）3D打印中的资源效率和减少废物管理，提供预测模型。

正在开发中的SMART-APP用于预测3D打印后金属粉末的质量变化。该工具将为使用过的粉末提出替代工艺参数，在对零件质量影响有限的情况下延长材料的使用寿命。合作双方希望SMART-APP能够优化LPBF 3D打印过程中的粉末再利用，使该过程更具可持续性和成本效益。该研究项目由英国创新署（Innovate UK）资助，该署隶属于英国研究与创新署（UKRI）。

“SMART-APP是研究所继续开展粉末表征工作的下一个合理步骤，”材料加工研究所工业数字化小组经理Nick Parry评论说，“通过开发一种人工智能工具，可以帮助用户以更快、更便宜的方式，最大限度地重复利用粉末，从而帮助行业尤其是那些需要最大限度提高机器运行效率的行业。”

这一预测工具将开发并实现世界一流的增材制造组件生产，提供提高资源效率的智能解决方案，延长材料原料的使用时间并减少浪费。

材料加工研究所正在利用形态分析进行粉末评估

利用SMART-APP优化粉末再利用
在3D打印中重复使用金属粉末是一项挑战。大多数金属粉末都有表面氧化、团聚和形成孔隙的风险，这会损害3D打印部件的机械性能，同时也限制了粉末在增材制造中的再利用，医疗和航空航天部件主要使用原始材料生产。     

项目资金将使该项目的合作伙伴能够进行先进的材料表征和机械测试。通过研究，团队将调查受环境影响的不锈钢、钛和超级合金作为LPBF原料的保质期和可加工性。另外，团队还将评估回收使用过的金属粉末的不同方法，以及对最终产品的影响。

然后，研究结果将被输入一个先进的数据库。该数据库将在人工智能的帮助下，将粉末输入属性与3D打印部件的性能联系起来。由此产生的预测工具将用于商业用途。

“这一举措旨在将增材制造转变为更节省资源的方法，”AMFG技术顾问Alexander Grimmer 解释说，“SMART-APP的目的是通过预测粉末质量和推荐工艺来恢复所需的粉末特性，从而在增材制造领域建立信任。”据Grimmer称，预测性SMART-APP的开发将加快增材制造的普及，并为3D打印行业带来巨大的环境和经济效益。

AMS首席执行官Rob Higham补充说，该项目标志着向实现动态材料管理的开创性方法迈出了第一步。

Materialise Process Control软件界面

人工智能增强金属3D打印  
这并不是第一次利用人工智能来优化金属3D打印。全球领先的3D打印软件和服务提供商Materialise为金属3D打印提供了过程控制软件。该软件利用人工智能实现了金属3D打印质量控制流程的自动化，显著节省了时间并降低了成本。   

Materialise Process Control可在3D打印过程中实时分析和关联层数据。这样，用户就能在后处理和质量检验之前找到有问题的零件，而后处理和质量检验可使零件制造成本增加30%至70%。此外，通过减少材料浪费和加工后所需的昂贵的质量控制操作，早期识别废料和分析根本原因有助于降低成本。

此外，总部位于柏林的软件公司1000 Kelvin的AMAIZE软件将人工智能与物理和制造数据相结合，创造出最佳配方以确保金属零件第一次就能正确地3D打印出来。AMAIZE在Formnext  2023展会上宣布全面投入商业使用。    

一旦3D打印文件上传到AMAIZE云端，人工智能软件就会对零件进行分析，并通过优化扫描策略和工艺参数自动解决任何热机械问题。这种简化的方法，可以降低材料浪费和能源使用的相关成本。