Nghiên Cứu Tại Toronto Tối Ưu Hóa Quy Trình In 3D Kim Loại Bằng AI

Hệ thống này, có tên AIDED (Accurate Inverse Process Optimization), sử dụng thuật toán di truyền và mô hình máy học để tự động xác định các thông số in tối ưu, giúp giảm bớt chi phí và thời gian thử nghiệm trong sản xuất.

Tối Ưu Hóa Quy Trình In 3D Kim Loại

Theo Xiao Shang, nghiên cứu sinh Tiến sĩ và tác giả chính của nghiên cứu:
“Hiện nay, việc áp dụng công nghệ in 3D kim loại bằng laser vẫn còn gặp trở ngại do chi phí cao khi phải thử nghiệm nhiều lần để tìm ra thông số tối ưu. Khung tối ưu hóa của chúng tôi có thể nhanh chóng xác định các thông số in phù hợp với từng ứng dụng trong ngành.”

Công nghệ này hướng đến các lĩnh vực có yêu cầu cao về độ chính xác, tính chất vật liệu và độ ổn định quy trình, chẳng hạn như hàng không vũ trụ, y tế và năng lượng.

Theo Giáo sư Yu Zou từ Khoa Khoa học Ứng dụng & Kỹ thuật của Đại học Toronto, in 3D kim loại phải đối mặt với nhiều thách thức, đặc biệt là về tốc độ và độ chính xác của quá trình sản xuất. Ông cho biết:
“Sự thay đổi trong điều kiện in có thể dẫn đến sai lệch về chất lượng sản phẩm, khiến chúng khó đạt được tiêu chuẩn an toàn và độ tin cậy của ngành. Bên cạnh đó, mỗi loại vật liệu – từ titanium dùng trong hàng không vũ trụ và y tế đến thép không gỉ cho các lò phản ứng hạt nhân – đều yêu cầu các điều kiện in riêng biệt như công suất laser, tốc độ quét và nhiệt độ. Việc xác định thông số tối ưu trong một dải biến số rộng lớn là một nhiệm vụ rất phức tạp và tốn thời gian.”

Cách AIDED Cải Thiện Hiệu Suất In 3D

Hệ thống AIDED hoạt động theo chu trình tối ưu hóa khép kín. Ban đầu, thuật toán di truyền tạo ra nhiều tổ hợp thông số in khác nhau, bao gồm công suất laser, tốc độ quét và quản lý nhiệt độ. Các tổ hợp này sau đó được mô hình máy học đánh giá dựa trên ảnh hưởng của chúng đến hình dạng sản phẩm và tính chất vật liệu. Những tổ hợp có tiềm năng tốt nhất sẽ được đưa trở lại vòng tối ưu hóa, tiếp tục tinh chỉnh cho đến khi tìm ra cấu hình tối ưu nhất.

Theo Xiao Shang, phương pháp này mang lại một giải pháp chi phí thấp nhưng chính xác, giúp các ngành như hàng không, y tế, ô tô và năng lượng hạt nhân dễ dàng chuyển đổi từ sản xuất truyền thống sang in 3D kim loại.

Giáo sư Yu Zou cũng nhận định rằng:
“Dự kiến đến năm 2030, sản xuất bồi đắp sẽ thay đổi cục diện ngành chế tạo trong nhiều lĩnh vực yêu cầu độ chính xác cao. Khả năng tự động phát hiện và điều chỉnh lỗi sẽ đẩy nhanh quá trình ứng dụng công nghệ này.”

Hướng Đi Trong Tương Lai

Nhóm nghiên cứu đang tiếp tục phát triển một hệ thống in laser tự điều chỉnh bằng AI, có thể phát hiện lỗi theo thời gian thực và tự động hiệu chỉnh trong quá trình in. Kết quả nghiên cứu đã được công bố trên tạp chí Additive Manufacturing, và các thử nghiệm hiện đang được tiến hành để đưa công nghệ này vào ứng dụng thực tế trong công nghiệp.