Sciaky vient d’obtenir un prix SBIR (Small Business Innovation Research) de la NASA afin d’utiliser l’apprentissage automatique pour améliorer la détection des défauts dans les pièces en Ti-6Al-4V fabriquées par le procédé de fabrication additive par faisceau d’électrons de la société. Grâce à l’identification et à l’atténuation des défauts, l’entreprise souhaite améliorer son système d’imagerie et de détection en temps réel des couches (IRISS) pour une meilleure surveillance du processus in situ.
“Sciaky est fière de s’associer à la NASA et d’améliorer le contrôle du processus d’impression 3D du titane. Cette nouvelle capacité renforcera la raison pour laquelle EBAM est à l’avant-garde des avancées industrielles en matière de fabrication additive”, a déclaré Scott Phillips, président et directeur général de Sciaky.
Sciaky est une filiale de PSI (Philips Service Industries), une société de services dont le chiffre d’affaires approximatif dépasse 150 millions de dollars. Sa technologie EBAM est un dépôt à haute énergie dirigée (DED), idéal pour la réparation des pales de turbines, le rajeunissement de composants complexes, les longerons d’ailes, les pièces de missiles, les composants de châssis et les éléments de cellule d’avion. Sciaky peut fabriquer des pièces de plus de cinq mètres de long en titane, tungstène, tantale, niobium, aciers et alliages de cuivre et d’acier.
Parce qu’elle utilise des fils d’alimentation peu coûteux, les pièces fabriquées avec l’EBAM sont relativement bon marché. La finition de la surface est grossière et la majorité des composants seront usinés par CNC pour les rendre plus lisses et atteindre les tolérances finales. L’EBAM est une technologie de fabrication relativement rentable qui peut être utilisée conjointement avec les équipements CNC existants. En effet, vous pouvez ajouter un pistolet Sciaky à votre machine CNC.
IRISS est un élément clé de la capacité de Sciaky à boucler la boucle. Ses nombreux capteurs surveillent le dépôt, le bain de fusion et le canon à électrons. La vitesse du canon ou de l’alimentation en fil sera ajustée à la volée pour réduire les erreurs en fonction des données fournies par les capteurs et des algorithmes d’IRISS “des dizaines de fois par seconde”.
L’idée est que chaque “gramme de métal déposé subisse la même transition du fil, au liquide, au solide. Cela permet d’assurer la cohérence et la fiabilité des géométries, des propriétés mécaniques, de la construction de la microstructure et de la chimie des métaux pour les pièces AM de moyenne et méga échelle.” Le fait de bénéficier d’une subvention SBIR de la NASA pour améliorer le fonctionnement même de son application de surveillance clé est une grande chance pour l’entreprise. En effet, l’entreprise a fait un excellent travail en obtenant des subventions SBIR au fil des ans.
Dans l’attribution du SBIR, la société indique que la détection améliorée des erreurs de contrôle en boucle fermée sera utilisée pour les pièces aérospatiales, la production à la demande ainsi que la fabrication sur site pour la NASA. Plus précisément, l’entreprise souhaite être en mesure de résoudre le problème suivant : “[Un résultat du] taux de dépôt élevé avec le vide est que la matière première est souvent vaporisée à un taux élevé également et cette vapeur de métal se condense sous forme solide sur les surfaces locales du processus. Avec le temps, l’accumulation de condensat peut devenir importante et on a observé des cas où le condensat se déloge et peut tomber dans le bain de fusion. Sciaky a appris que dans le cas du dépôt EBAM ciblant le Ti-6Al-4V, le condensat est composé principalement d’aluminium. Ce problème est bien documenté lorsqu’on traite des alliages avec des éléments ayant des pressions de vapeur différentes dans un environnement à vide poussé. Si le condensat est piégé dans le bain de fusion, la zone locale n’atteint plus la chimie ou les propriétés métallurgiques visées. Il y a eu au moins un cas où le condensat a fourni un site d’initiation de fissure qui a entraîné la rupture catastrophique d’une préforme en réponse à l’accumulation de contraintes résiduelles.”
Sciaky veut ensuite suivre et identifier l’apparition de condensats, puis modifier les paramètres de la machine pour atténuer ce phénomène. L’EBAM est déjà une technologie très utile pour les pièces métalliques de grande taille et pourrait également être utilisée pour de nombreuses fonctions de réparation. Ce prix ne fera que la rendre beaucoup plus utile et fiable. Des entreprises telles que Braincreators proposent déjà des outils de surveillance in situ qui utilisent l’apprentissage automatique pour la détection des défauts. L’une des raisons du succès de VELO3D est sa maîtrise de la surveillance et de l’analyse en cours de processus. Tous les grands fournisseurs de métaux travaillent également à une forme de surveillance in situ des processus par le biais de caméras, de capteurs ou des deux.
L’apprentissage automatique, l’IA et tout ce qui s’y rattache ressemblent à une bulle spéculative. Mais, dans le cas de l’utilisation de la vision artificielle pour analyser, surveiller, suivre et corriger ce qui se passe dans les boîtes noires que sont nos imprimantes, l’apprentissage automatique peut être très précieux. Davantage d’entreprises devraient chercher à savoir comment utiliser cet outil pour améliorer les résultats d’impression, améliorer l’assurance qualité et améliorer le fonctionnement des imprimantes au fil du temps. Pendant trop longtemps, nous nous sommes appuyés sur les disciplines d’ingénierie “dures” et avons souvent considéré les logiciels comme un inconvénient, au mieux. Dans ce cas, cependant, une impression 3D beaucoup plus fiable et reproductible peut être débloquée en utilisant l’apprentissage automatique pour boucler la boucle.
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