Senvol이 새로운 머신러닝을 시연합니다.

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적층 제조 데이터 전문 기업인 Senvol은 회사의 ML 소프트웨어를 사용하여 재료 성능을 정확하게 예측하는 재료 허용치에 대한 새로운 기계 학습(ML) 접근 방식을 시연했습니다.

Senvol은 적층 제조에 허용되는 재료 특성의 신속한 개발을 촉진하기 위해 기계 학습 소프트웨어인 Senvol ML을 적용하는 계약을 체결했습니다. 이 작업은 미국 정부 계약 W911NF-20-9-0009의 일부로 수행되었습니다.

이 회사의 접근 방식은 재료 허용치 개발에 대한 기존의 금속 재료 특성 개발 및 표준화(MMPDS) 접근 방식보다 더 비용 효율적이고 유연하며 시간 효율적이라고 합니다.

Senvol은 프로그램의 일환으로 EWI 및 Pilgrim Consulting과 제휴했습니다. 민간 비영리 연구 개발(R&D) 회사인 Battelle과 Lockheed Martin의 LM 펠로우인 Hector Sandoval이 기술 자문을 맡았습니다. 계약은 AMMP OTA(Other Transaction Agreement) 프로그램을 통해 NCMS(National Center for Manufacturing Sciences)에서 관리했습니다.

Senvol 사장 Annie Wang은 "허용 가능한 재료 개발은 매우 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리는 노력입니다."라고 말했습니다. “Senvol의 프로그램은 기계 학습을 활용하는 적층 제조 허용치 개발에 대한 새로운 접근 방식을 보여주는 데 매우 성공적이었습니다. 우리는 결과에 매우 만족했으며 이 최첨단 분야에서 계속해서 작업하기를 기대합니다.”

NAVAIR 항공 차량 엔지니어 수석 과학자이자 Pilgrim Consulting LLC 사장인 William E. Frazier 박사는 다음과 같이 덧붙였습니다. “이 프로그램을 위해 Senvol 팀에 합류하게 되어 매우 기뻤습니다. Senvol의 기계 학습 기반 접근 방식은 업계의 주요 과제인 적층 제조 재료 특성 허용치의 신속하고 비용 효과적인 개발을 직접적으로 해결합니다.”

ML을 통한 자재 허용치 개발 최적화

적층 제조를 통해 가볍고 시간 효율적인 설계 생산이 가능하지만 Senvol은 이러한 이점이 허용 가능한 개발에 필요한 시간과 높은 비용 요구 사항으로 인해 제한된다고 주장합니다.

이러한 높은 비용은 허용 가능한 재료 개발을 위해서는 고정된 처리 지점에서 상당한 양의 경험적 데이터가 생성되어야 한다는 사실에 크게 기인합니다. 따라서 일반적으로 프로세스에 큰 변화가 있을 때마다 모든 경험적 데이터를 처음부터 생성해야 합니다. 이로 인해 적층 제조 공정은 초기 구현 단계와 장기적으로 3D 프린팅 절차에 불가피한 변경이 있을 때 비용과 시간이 많이 소요됩니다.

이 프로그램을 통해 Senvol은 기계 학습을 활용하는 재료 허용량 개발에 대한 새로운 접근 방식을 시연했습니다. 이 프로그램은 파우더 베드 융합 3D 프린터를 통해 가공된 17-4 PH 스테인레스 스틸 소재를 중심으로 이루어졌습니다.

적층 제조 공정의 적격성을 지원하는 Senvol의 ML 소프트웨어는 재료 허용치와 비교할 수 있는 통계적으로 입증된 재료 특성을 개발하기 위해 프로그램에 활용되었습니다. 소프트웨어는 데이터 생성 요구 사항을 최적화하는 동시에 이를 달성했습니다.

Senvol에 따르면 이 기계 학습 접근 방식은 유연하며 AM 프로세스의 변경 사항을 처리할 수 있습니다. 실제로 이 회사의 ML 소프트웨어는 모든 적층 제조 공정, 3D 프린터 및 모든 재료에 적용할 수 있습니다. 따라서 이 접근 방식은 장기적인 유지에 이상적입니다.

“적층 제조 공정과 재료 개발을 위한 머신러닝의 활용은 매우 성숙해졌습니다. 이는 업계에서 채택되었으며 쉽게 달릴 수 없는 성과입니다. 그러나 재료 허용량 개발을 위해 특별히 기계 학습을 사용하는 것은 아직 진행 중인 작업입니다.”라고 Senvol 사장 Zach Simkin은 설명했습니다.