2023年7月，南极熊获悉，一家专门从事3D打印技术软件解决方案的公司Senvol公司表示，它已成功实现了美国陆军研究实验室(ARL)在2020年11月授予的合同的主要目标之一。该合同的目标是利用Senvol公司的机器学习软件Senvol ML，快速评估和设计增材制造材料的性能。
作为ARL先进制造、材料和工艺(AMMP)计划的一部分，该合同由非营利性国家制造科学中心(NCMS)负责管理。Senvol公司成功证明了Senvol ML软件的有效性，能够开发出经统计验证的材料特性。具体而言，他们在粉末床熔融(PBF)平台上针对17-4 PH不锈钢取得了重要进展。
AI将帮助材料的认证和开发
材料的许用值(Allowable Value)是指在设计和工程中，材料所能承受的最大应力、应变或其他性能指标的限制。它是根据材料的强度、可靠性和安全性等因素确定的。
尽管Senvol ML尚未开发出真正的许用值(如正式认证的属性，例如给定材料的许用应力)，但该公司表示，他们已取得了成果，并表示通过进一步开发，软件将能够实现这一目标。这一成果主要是由于预算限制，但通过AI模拟展示结果，Senvol公司有望进一步获得资金，以在“国防部增材制造战略”和技术演示等方面测试其有效性。
Senvol总裁Annie Wang表示：“材料许用值开发是一项非常昂贵且耗时的工作。Senvol的计划非常成功地展示了一种新的3D打印方法，允许利用机器学习进行开发。我们对结果非常满意，并期待在这一前沿领域继续开展工作。”
洛克希德·马丁公司的研究员Hector Sandoval审查了AMMP计划的测试结果，并评论道：“我在使用传统方法开发材料许用值方面有经验。目前的流程运行良好，但也存在一些限制。通过审查技术方法、测试结果和最终演示来支持AMMP计划是令人兴奋的。很高兴能够亲眼目睹利用基于机器学习的方法来帮助建立材料许用值的潜力。”
总体而言，增材制造金属资格的进展速度是衡量该行业发展的重要指标。今年与该技术相关的美国军事合同中，大部分与数字化零件库存有关，例如Senvol ML等项目已经结束并有望用于更大规模的合同。这表明基础设施已经就位，以支持从基础研究阶段证明成功的项目的扩展。
AI软件在金属3D打印认证方向的潜力
在上述的内容中我们已看到，由于美国军方已将增材制造金属认证的责任交给自己，认证的进展速度可能会根据国防部的制造准备水平(最大残留限量)制定时间表。AI机器学习在加速认证过程方面具有潜力，特别适用于军方，可以快速推动其直接控制的国家人工智能基础设施行动。另外，通过军方采购金属3D打印部件，可以强制其他组织遵守人工智能在金属认证制造业中的规范要求。
相反地，这将加速机器学习在材料鉴定中的应用。对于整个3D打印制造行业来说，金属资格认证的整体过程，预计将比在没有政府直接干预的情况下有机展开的情况要快得多。
因此，对增加金属3D打印认证所需的需求表明，整个行业的硬件生产扩大规模比预期要快得多。随着规模最大且最昂贵的机器的增加，这些机器在降低各种硬件零件成本方面起着重要作用。为了支持这些机器的增加，需要开发一种人工智能驱动的软件平台，以加速认证金属增材制造过程并降低成本。
