Material Extrusion is the fundamental idea behind Fused Deposition Modeling, the most widespread Additive Manufacturing (AM) method

材料挤出是熔融沉积建模(最广泛使用的增材制造 (AM) 方法)背后的基本理念

基本信息

  • 批准号:
    2739019
  • 负责人:
  • 金额:
    --
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    英国
  • 项目类别:
    Studentship
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    英国
  • 起止时间:
    2022 至 无数据
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

Material Extrusion is the fundamental idea behind Fused Deposition Modeling, the most widespread Additive Manufacturing (AM) method. It enables in-house rapid prototyping of previously infeasible geometries, accelerating industries such as biomedical, aerospace. On the downside, the technology is limited as it is prone to errors, mostly in the form of low dimensional and geometric tolerances. More sever defects are also common, such as warping, over-extrusion, cracking and stringing. Usually, a human worker is essential, to monitor the process as it happens and follow a trial-and-error approach whenever something goes wrong. This requirement significantly adds to the operating costs and is time consuming, hindering the wider adaptation of the technology. The suggested project will aim to investigate how Artificial Intelligence can help automate the involved repetitive tasks while benefiting from AM's digital nature. Current research focuses on a recent breakthrough known as CAXTON, which enables the in-situ monitoring of the extrusion process using image sensors installed on multiple networked 3D printers. This enables quick and diverse data collection. By applying well established and state-of-art machine learning models on the collected data, different approaches will be explored and their performances will be reported.
材料挤出是熔融沉积建模(最广泛使用的增材制造 (AM) 方法)背后的基本理念。它可以在内部快速制作以前不可行的几何形状,从而加速生物医学、航空航天等行业的发展。不利的一面是,该技术受到限制,因为它容易出现错误,主要表现为尺寸和几何公差较低。更严重的缺陷也很常见,例如翘曲、过度挤压、开裂和拉丝。通常,人类工作人员是必不可少的,以监控发生的过程,并在出现问题时遵循试错方法。这一要求显着增加了运营成本并且耗时,阻碍了该技术的更广泛应用。建议的项目旨在研究人工智能如何帮助自动化所涉及的重复性任务,同时受益于增材制造的数​​字特性。目前的研究重点是一项名为 CAXTON 的最新突破,该技术能够使用安装在多个联网 3D 打印机上的图像传感器对挤出过程进行现场监控。这可以实现快速且多样化的数据收集。通过对收集的数据应用完善且最先进的机器学习模型,将探索不同的方法并报告其性能。

项目成果

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