एआई टाइटेनियम मिश्र धातुओं को मजबूत करने और विनिर्माण को गति देने के लिए नया तरीका बताता है

क्या होगा अगर इन भागों को अधिक तेज़ी से, मजबूत और निकट-सही सटीकता के साथ बनाया जा सकता है?

जॉन्स हॉपकिंस एप्लाइड फिजिक्स लेबोरेटरी (एपीएल) के विशेषज्ञों को लॉरेल, मैरीलैंड में शामिल करने वाली एक टीम, और जॉन्स हॉपकिंस व्हिटिंग स्कूल ऑफ इंजीनियरिंग में एक वास्तविकता बनाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का लाभ उठा रही है। उन्होंने प्रसंस्करण तकनीकों की पहचान की है जो उत्पादन की गति और इन उन्नत सामग्रियों की ताकत दोनों में सुधार करते हैं – गहरे समुद्र से बाहरी अंतरिक्ष में निहितार्थ के साथ एक अग्रिम।

एपीएल के अनुसंधान और खोजपूर्ण विकास मिशन क्षेत्र में चरम और बहुक्रियाशील सामग्रियों के विज्ञान के कार्यक्रम प्रबंधक मॉर्गन ट्रेक्सलर ने कहा, “राष्ट्र को वर्तमान और भविष्य के संघर्षों की मांगों को पूरा करने के लिए विनिर्माण में तेजी लाने की तत्काल आवश्यकता है।” “एपीएल में, हम मिशन-तैयार सामग्री को तेजी से विकसित करने के लिए लेजर-आधारित एडिटिव विनिर्माण में अनुसंधान को आगे बढ़ा रहे हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि उत्पादन परिचालन चुनौतियों को विकसित करने के साथ तालमेल बनाए रखता है।”

निष्कर्ष, हाल ही में पत्रिका में प्रकाशित किया गया Additive विनिर्माण, TI-6AL-4V पर ध्यान केंद्रित करें, एक व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला टाइटेनियम मिश्र धातु अपनी उच्च शक्ति और कम वजन के लिए जाना जाता है। टीम ने एआई-संचालित मॉडल का लाभ उठाया, जो कि लेजर पाउडर बेड फ्यूजन के लिए पहले से अस्पष्टीकृत विनिर्माण स्थितियों को मैप करने के लिए, 3 डी-प्रिंटिंग धातु की एक विधि है। परिणाम प्रक्रिया सीमाओं के बारे में लंबे समय से आयोजित मान्यताओं को चुनौती देते हैं, जो अनुकूलन योग्य यांत्रिक गुणों के साथ घने, उच्च गुणवत्ता वाले टाइटेनियम के उत्पादन के लिए एक व्यापक प्रसंस्करण खिड़की का खुलासा करते हैं।

खोज सामग्री प्रसंस्करण के बारे में सोचने का एक नया तरीका प्रदान करती है, सह-लेखक ब्रेंडन क्रूम ने कहा।

एपीएल के एक वरिष्ठ सामग्री वैज्ञानिक क्रूम ने कहा, “वर्षों के लिए, हमने मान लिया कि कुछ प्रसंस्करण पैरामीटर सभी सामग्रियों के लिए ‘ऑफ-लिमिट’ थे क्योंकि वे खराब गुणवत्ता वाले अंतिम उत्पाद में परिणाम देंगे।” “लेकिन संभावनाओं की पूरी श्रृंखला का पता लगाने के लिए एआई का उपयोग करके, हमने नए प्रसंस्करण क्षेत्रों की खोज की, जो बनाए रखने के दौरान तेजी से मुद्रण की अनुमति देते हैं – या यहां तक ​​कि सुधार करते हुए – सामग्री की शक्ति और लचीलापन, टूटने के बिना खिंचाव या विकृत करने की क्षमता। अब, इंजीनियर अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के आधार पर इष्टतम प्रसंस्करण सेटिंग्स का चयन कर सकते हैं।”

ये निष्कर्ष उन उद्योगों के लिए वादा करते हैं जो उच्च-प्रदर्शन टाइटेनियम भागों पर भरोसा करते हैं। अधिक गति से मजबूत, हल्के घटकों के निर्माण की क्षमता जहाज निर्माण, विमानन और चिकित्सा उपकरणों में दक्षता में सुधार कर सकती है। यह एयरोस्पेस और रक्षा के लिए एडिटिव मैन्युफैक्चरिंग को आगे बढ़ाने के लिए एक व्यापक प्रयास में भी योगदान देता है।

सोमनाथ घोष सहित व्हिटिंग स्कूल ऑफ इंजीनियरिंग के शोधकर्ता, एआई-चालित सिमुलेशन को एकीकृत कर रहे हैं ताकि बेहतर भविष्यवाणी की जा सके कि कैसे निर्मित रूप से निर्मित सामग्री चरम वातावरण में प्रदर्शन करेगी। घोष सह-दो नासा स्पेस टेक्नोलॉजी रिसर्च इंस्टीट्यूट्स (स्ट्रिस) में से एक, जॉन्स हॉपकिंस और कार्नेगी मेलन के बीच एक सहयोग ने सामग्री योग्यता और प्रमाणन में तेजी लाने के लिए उन्नत कम्प्यूटेशनल मॉडल विकसित करने पर ध्यान केंद्रित किया। लक्ष्य अंतरिक्ष अनुप्रयोगों के लिए नई सामग्रियों को डिजाइन, परीक्षण और मान्य करने के लिए आवश्यक समय को कम करना है – एक चुनौती जो टाइटेनियम विनिर्माण को परिष्कृत करने और तेज करने के लिए एपीएल के प्रयासों के साथ निकटता से संरेखित करती है।

एक प्रमुख छलांग आगे

यह सफलता Additive विनिर्माण को आगे बढ़ाने के लिए APL में काम के वर्षों पर बनती है। जब स्टीव स्टॉरक, एपीएल के अनुसंधान और खोजपूर्ण विकास विभाग में प्रौद्योगिकियों के निर्माण के लिए मुख्य वैज्ञानिक, 2015 में प्रयोगशाला में पहुंचे, तो उन्होंने माना कि अभ्यास की सीमाएं थीं।

“इसके बाद, रक्षा विभाग में एडिटिव मैन्युफैक्चरिंग का उपयोग करने के लिए सबसे बड़ी बाधाओं में से एक सामग्री उपलब्धता थी – प्रत्येक डिज़ाइन को एक विशिष्ट सामग्री की आवश्यकता थी, लेकिन उनमें से अधिकांश के लिए मजबूत प्रसंस्करण की स्थिति मौजूद नहीं थी,” स्टॉरक ने याद किया। “टाइटेनियम उन कुछ में से एक था जो डीओडी की जरूरतों को पूरा करते थे और पारंपरिक विनिर्माण प्रदर्शन से मेल खाने या उससे अधिक के लिए अनुकूलित किए गए थे। हमें पता था कि हमें सामग्री की सीमा का विस्तार करना होगा और पूरी तरह से एडिटिव मैन्युफैक्चरिंग की क्षमता को अनलॉक करने के लिए प्रसंस्करण मापदंडों को परिष्कृत करना होगा।”

APL ने अविभाज्य विनिर्माण को परिष्कृत करते हुए, दोष नियंत्रण और भौतिक प्रदर्शन पर ध्यान केंद्रित किया। 2021 में, एपीएल टीम ने जॉन्स हॉपकिंस एपीएल तकनीकी डाइजेस्ट की जांच में एक अध्ययन प्रकाशित किया कि कैसे दोष यांत्रिक गुणों को प्रभावित करता है। लगभग उसी समय, Storck की टीम एक तेजी से सामग्री अनुकूलन ढांचा विकसित कर रही थी, एक प्रयास जिसके कारण 2020 में एक पेटेंट दायर किया गया था।

यह ढांचा – प्रसंस्करण स्थितियों के अनुकूलन में काफी तेजी लाने के लिए डिज़ाइन किया गया – नवीनतम अध्ययन के लिए एक मजबूत आधार प्रदान किया। उस ग्राउंडवर्क पर निर्माण करते हुए, टीम ने मशीन लर्निंग को प्रसंस्करण मापदंडों की एक अभूतपूर्व रेंज का पता लगाने के लिए लीवरेज किया, कुछ ऐसा जो पारंपरिक परीक्षण-और-त्रुटि विधियों के साथ अव्यावहारिक होता।

दृष्टिकोण ने भौतिक अस्थिरता के बारे में चिंताओं के कारण पहले एक उच्च घनत्व प्रसंस्करण शासन का खुलासा किया। लक्षित समायोजन के साथ, टीम ने TI-6AL-4V को संसाधित करने के लिए नए तरीकों को अनलॉक किया, जो लेजर पाउडर बेड फ्यूजन के लिए लंबे समय से अनुकूलित है।

“हम केवल वृद्धिशील सुधार नहीं कर रहे हैं,” Storck ने कहा। “हम इन सामग्रियों को संसाधित करने के लिए पूरी तरह से नए तरीके खोज रहे हैं, उन क्षमताओं को अनलॉक करना जो पहले नहीं माना गया था। कुछ समय में, हमने प्रसंस्करण स्थितियों की खोज की, जो प्रदर्शन को आगे बढ़ा दिया गया था जो संभव था।”

AI छिपे हुए पैटर्न पाता है

टाइटेनियम के गुण, सभी सामग्रियों की तरह, जिस तरह से सामग्री को संसाधित किया जाता है, उससे प्रभावित हो सकता है। लेजर पावर, स्कैन स्पीड और लेजर ट्रैक्स के बीच स्पेसिंग यह निर्धारित करती है कि सामग्री कैसे जमती है – चाहे वह मजबूत और लचीली हो या भंगुर और दोषपूर्ण हो। परंपरागत रूप से, सही संयोजन को खोजने के लिए धीमी गति से परीक्षण-और-त्रुटि परीक्षण की आवश्यकता होती है।

मैन्युअल रूप से सेटिंग्स को समायोजित करने और परिणामों की प्रतीक्षा करने के बजाय, टीम ने बायेसियन ऑप्टिमाइज़ेशन का उपयोग करके एआई मॉडल को प्रशिक्षित किया, एक मशीन लर्निंग तकनीक जो पूर्व डेटा के आधार पर सबसे होनहार अगले प्रयोग की भविष्यवाणी करती है। शुरुआती परीक्षण के परिणामों का विश्लेषण करके और प्रत्येक पुनरावृत्ति के साथ अपनी भविष्यवाणियों को परिष्कृत करके, एआई ने तेजी से सर्वोत्तम प्रसंस्करण स्थितियों पर ध्यान दिया – शोधकर्ताओं को प्रयोगशाला में उनमें से एक मुट्ठी भर का परीक्षण करने से पहले हजारों कॉन्फ़िगरेशन का पता लगाने की अनुमति देता है।

इस दृष्टिकोण ने टीम को पहले से अप्रयुक्त सेटिंग्स को जल्दी से पहचानने की अनुमति दी – जिनमें से कुछ को पारंपरिक विनिर्माण में खारिज कर दिया गया था – जो कि मजबूत, सघन टाइटेनियम का उत्पादन कर सकता है। परिणामों ने लंबे समय से आयोजित धारणाओं को पलट दिया, जिसके बारे में लेजर पैरामीटर सबसे अच्छे भौतिक गुणों का उत्पादन करते हैं।

“यह केवल अधिक तेज़ी से निर्माण भागों के बारे में नहीं है,” क्रूम ने कहा। “यह ताकत, लचीलेपन और दक्षता के बीच सही संतुलन बनाने के बारे में है। एआई हमें प्रसंस्करण क्षेत्रों का पता लगाने में मदद कर रहा है जिसे हमने अपने दम पर विचार नहीं किया होगा।”

Storck ने जोर देकर कहा कि दृष्टिकोण टाइटेनियम प्रिंटिंग में सुधार से परे है – यह विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए सामग्री को अनुकूलित करता है। “निर्माता अक्सर एक आकार-फिट-सभी सेटिंग्स की तलाश करते हैं, लेकिन हमारे प्रायोजकों को सटीकता की आवश्यकता होती है,” उन्होंने कहा। “चाहे वह आर्कटिक में एक पनडुब्बी के लिए हो या चरम परिस्थितियों में एक उड़ान घटक हो, यह तकनीक हमें उच्चतम प्रदर्शन को बनाए रखते हुए उन अद्वितीय चुनौतियों के लिए अनुकूलित करने देती है।”

क्रूम ने कहा कि और भी जटिल भौतिक व्यवहारों की भविष्यवाणी करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल का विस्तार करना एक और महत्वपूर्ण लक्ष्य है। टीम के शुरुआती काम ने घनत्व, शक्ति और लचीलापन को देखा, और क्रूम ने कहा कि इसमें अन्य महत्वपूर्ण कारकों को मॉडलिंग करने पर नजर है, जैसे थकान प्रतिरोध या जंग।

“यह काम एआई की शक्ति, उच्च-थ्रूपुट परीक्षण और डेटा-संचालित विनिर्माण की शक्ति का एक स्पष्ट प्रदर्शन रहा है,” उन्होंने कहा। “यह समझने के लिए वर्षों का प्रयोग करता था कि एक नई सामग्री हमारे प्रायोजक के प्रासंगिक वातावरण में कैसे प्रतिक्रिया देगी, लेकिन क्या होगा अगर हम इसके बजाय हफ्तों में उस सभी को सीख सकते हैं और उस अंतर्दृष्टि का उपयोग तेजी से बढ़ाया मिश्र धातुओं के निर्माण के लिए कर सकते हैं?”

नई संभावनाएं

इस शोध की सफलता भी व्यापक अनुप्रयोगों के लिए दरवाजा खोलती है। स्टॉरक ने कहा कि हाल ही में प्रकाशित पेपर टाइटेनियम पर केंद्रित है, लेकिन एक ही एआई-चालित दृष्टिकोण को अन्य धातुओं और विनिर्माण तकनीकों पर लागू किया गया है, जिसमें विशेष रूप से एडिटिव मैन्युफैक्चरिंग का लाभ उठाने के लिए मिश्र धातु भी शामिल है।

भविष्य की खोज का एक क्षेत्र सीटू की निगरानी में तथाकथित है-वास्तविक समय में विनिर्माण प्रक्रिया को ट्रैक और समायोजित करने की क्षमता। Storck ने एक दृष्टि का वर्णन किया, जहां अत्याधुनिक धातु योजक विनिर्माण घर पर 3 डी प्रिंटिंग के रूप में सहज हो सकता है: “हम एक प्रतिमान बदलाव की कल्पना करते हैं, जहां भविष्य के एडिटिव मैन्युफैक्चरिंग सिस्टम को समायोजित किया जा सकता है क्योंकि वे प्रिंट करते हैं, व्यापक पोस्ट-प्रोसेसिंग की आवश्यकता के बिना सही गुणवत्ता सुनिश्चित करते हैं और भागों को योग्य बनाया जा सकता है।”