Nankin'den Fizik Destekli Yapay Zeka: Metal Eklemeli İmalatta Gerçek Zamanlı Sıcaklık Tahmininde Çığır Açan Gelişme

Nanjing Tech Üniversitesi'nden araştırmacılar, eklemeli imalat alanında önemli bir ilerlemeyi temsil eden yenilikçi bir yapay zeka modeli geliştirdi. Fiziksel prensiplere dayanan bu sistem, Tel Ark Eklemeli İmalat (WAAM) süreci esnasında ortaya çıkan sıcaklık rejimlerini operasyonel olarak tahmin etmek amacıyla özel olarak tasarlanmıştır.

Bu çalışmanın sonuçlarının saygın bilimsel dergi Communications Engineering'de yayımlanması, metal baskılı parçaların kalitesini ve istikrarını artırma yolunda kritik bir kilometre taşıdır. Geliştirmenin temelinde, geometrik tipte, fiziksel olarak bilgilendirilmiş bir tekrarlayan sinir ağı (Recurrent Neural Network) oluşturulması yatmaktadır. Bu hibrit yaklaşım, temel fizik yasalarını derin öğrenmenin yüksek hesaplama gücüyle başarılı bir şekilde birleştirerek, malzemenin termal davranışının dinamik olarak modellenmesine olanak tanır.

En kritik başarı, modelin işlem hızında kendini göstermektedir. Sonlu elemanlar modellemesi gibi geleneksel yöntemler, kesin sonuçlar almak için bir saate kadar süre gerektirebilirken, yeni model sadece 12 milisaniye içinde tahmin sağlayarak şaşırtıcı bir performans sergilemektedir. Bu inanılmaz hız, endüstriyel üretim süreçlerinde kapalı döngü geri besleme mekanizmalarının etkin bir şekilde uygulanması için hayati bir gerekliliktir.

Mekanik ve Güç Mühendisliği Okulu'ndan Minxuan Tian liderliğindeki araştırma ekibi, iki temel sorunun üstesinden gelmeyi hedefledi: klasik simülasyonların hesaplama yavaşlığını aşmak ve tamamen veri odaklı modellerin tipik özelliği olan hata birikimini en aza indirmek. Robotik bir WAAM kurulumu kullanılarak ince cidarlı çelik yapıların katman katman basıldığı deneyler sırasında, model simülasyonlarda yaklaşık %4,5 ve gerçek testlerde %13,9 maksimum tahmin hatası gösterdi.

Sistem, termal akışları yönetmek ve artık gerilmeleri azaltmak için kilit bir zaman penceresi olan 10 saniyeye kadar sıcaklık evrimini istikrarlı bir şekilde tahmin edebilme yeteneğine sahiptir. Metal 3D baskıda sıcaklık kontrolü, sürecin temel taşıdır; zira düzensiz ısıtma veya soğutma, çatlaklar ve deformasyonlar gibi kusurlara yol açarak nihai ürünün bütünlüğünü kaçınılmaz olarak tehlikeye atar.

Fiziksel kısıtlamaların doğrudan sinir ağı mimarisine dahil edilmesi, tahminlerin her zaman fiziksel olarak mantıklı kalmasını sağlamaktadır. Bu durum, sistemin farklı geometrik şekiller ve süreç rejimleri için verileri etkili bir şekilde genelleştirmesine olanak tanır. Ayrıca, araştırmacılar, transfer öğrenimi sayesinde eğitim süresinin kısaltılmasının, bu teknolojinin çeşitli üretim koşullarına pratik uygulanabilirliğini ve adaptasyon yeteneğini önemli ölçüde artırdığını vurgulamışlardır. Bu metodolojik ilerleme, eklemeli imalatta ileri beslemeli kontrol (feed-forward control) sistemlerinin hayata geçirilmesi için yeni ufuklar açmakta; makinelerin, olası sorunlar ortaya çıkmadan önce ısı girişi veya tel besleme hızı gibi parametreleri ayarlamasına imkan tanımaktadır.