AI와 AM: 강력한 시너지 효과

Apr 24, 2024

Robin Tuluie, PhysicsX 창립자 겸 공동 CEO

디지털-디자인-엔지니어링 세계에서 첨단 제조 혁신의 기반이 되는 AI의 '딥 러닝'은 세상이 제품을 만드는 방식을 매우 긍정적인 방식으로 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

AI의 기능을 사용하여 컴퓨터 지원 엔지니어링 도구(CFD, FEA, 전자기 시뮬레이션 등)를 완전히 활용할 수 있는 긴급한 기회가 바로 지금입니다. 예, 우리는 설계 최적화에 대해 이야기하고 있습니다. 하지만 이는 오늘날 대부분의 제조업체가 달성할 수 있는 것보다 훨씬 빠른 속도와 정밀도로 기계 학습을 통해 자동화된 이전과는 전혀 다른 최적화입니다.

우리는 효율성과 정확성의 비약적인 도약에 대해 이야기하고 있습니다. AI 도구는 시뮬레이션 시간을 몇 시간에서 단 몇 초로 단축할 수 있으며, 딥 러닝을 사용하여 자동으로 평가한 다음 사용자가 지시하는 범위 내에서 부품의 형상을 점진적으로 수정할 수 있습니다. 구체적인 결과를 만들어 내는 것입니다. 그 결과 최종 디자인은 경량화, 응력 및 피로 감소, 최적의 유체 흐름, 열 교환, 전도성, 내구성, 부품 통합 등 제조업체가 우선시한 모든 특성의 이상적인 조합을 달성합니다.

이것이 어떻게 가능한지? 더 적은 숫자 처리로 더 이상은 아닙니다.

이제 물리학 법칙을 벗어날 수는 없습니다. 회사의 제품 요구 사항에 가장 적합한 시장을 선도하는 CAE 도구를 사용하여 설계를 신중하게 수행해야 합니다. 그러나 AI 소프트웨어가 디지털 설계 플랫폼에 추가할 수 있는 것은 기존 시뮬레이션 도구 내에서 작업하고 관련된 모든 단일 미분 방정식을 계산할 필요성을 줄이는 기능입니다.

AI는 비전통적인 방식으로 CFD 또는 FEA 방정식을 풀어 이러한 성과를 달성합니다. 머신 러닝은 해당 동작의 기초가 되는 모든 단일 수학 문제가 아니라 설계의 전반적인 물리적 동작을 검사한 다음 에뮬레이션합니다. 이는 적용 가능한 모든 환경에서 매우 강력한 설계 평가를 달성하면서 훨씬 적은 계산 리소스를 사용합니다. 수십만 개의 설계 후보를 하루 이내에 시뮬레이션하고 평가할 수 있습니다. 요점: AI를 적용하면 시뮬레이션 도구 단독으로 일반적으로 10~20%의 성능 향상이 최대 30% 이상 증폭됩니다. (물론, 완성된 부품의 실제 테스트는 모든 품질 및 성능 지표가 충족되는지 확인하는 데 필수적인 작업으로 남아 있습니다.)

머신러닝은 모든 유형의 제조 공정이나 기술을 통해 생산되는 제품 설계에 확실히 도움이 될 수 있지만 AI가 가장 보완적인 것은 아마도 적층 제조(AM)일 것입니다. 기계 학습은 AM 설계 공간을 완전히 탐색하여 특정 구성 요소에 적용되는 모든 유형의 물리학의 실제 한계를 식별할 수 있습니다. 이는 모든 수준의 기하학적 복잡성을 제공하는 AM의 독특한 힘을 발휘하여 어려운 엔지니어링 과제에 대한 가장 창의적이고 비용 효율적인 솔루션을 가능하게 합니다.

이러한 적층 제조와 AI의 결합은 이제 제트 엔진에 사용되는 3D 프린팅 열교환기, 챔피언십 우승 오토바이, 심장 펌프의 임펠러 블레이드와 같은 서로 다른 적층 제조 품목의 성능을 최적화하고 개선하는 데 성공적으로 적용되었습니다. 심부전 환자 및 첨단 산업 분야의 수십 가지 기타 응용 분야.

게다가 일부 AM 시스템 제조업체는 시간 절약, 성능 향상, 인쇄 정확도 미세 조정 등 자체 기계를 개선하는 데 있어 이 기능의 가치를 인식했습니다.

다음은 딥 러닝 소프트웨어를 사용하여 3D 프린터를 최적화한 AM 장비 제공업체의 흥미로운 예입니다.

Advanced Metal AM에서는 로켓, 항공기, 중공업(석유 및 가스, 전력 등) 인증 부품을 생산하고 있어 고객의 대용량 장비 수요가 급증하고 있습니다. 몇 년 전, CA 기반 Velo3D는 이를 예상하고 원래 사파이어보다 4배 많은 8개의 1,000와트 레이저를 포함하도록 대용량 Sapphire XC(추가 용량, 400% 더 큰 빌드 챔버 포함)를 설계하기 시작했습니다. 기계.