案例了解3D列印中人工智慧如何設計鈦合金以提升熱傳導性能

2020-12-03 3DScienceValley

熱交換器對於航空航天行業的演化非常重要，但是我們需要新的材料以滿足生產和產品性能的要求。本期，3D科學谷與谷友通過Intellegens與GKN航空所合作的案例，來領略Intellegens的機器學習工具AIchemite如何為波音亞仕得加速器提供最高的熱傳導性能產品且不降低機械性能要求。

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人工智慧實現材料設計迭代

3D科學谷在《人工智慧與材料技術成就超合金，揭示Fraunhofer的futureAM項目如何助力下一代飛機發動機》一文中，曾解釋了Fraunhofer IWS的專家在futureAM下一代增材製造項目中通過「人工智慧」（AI）和「機器學習」的先進方法來提升對加工過程的理解，由Fraunhofer IWS圖像處理和數據管理工作組進行研究。通過人工智慧，可以找到這些數據泛洪中的隱藏聯繫。

可以說通過人工智慧替代大量枯燥的材料開發過程是一個既定趨勢。

挑戰

航空領域的下一個關鍵裡程碑是引入可持續發展的燃料，例如電池或者氫能源。未來的飛機設計將需要內部冷卻和加熱單元，而熱交換器是非常必要的部分。

3D列印-增材製造可以實現非常複雜的熱交換器，從而提高熱交換性能。此外，熱交換器是結構零件，材料必須要強度足夠高。

這種高熱傳導性能、高強度又適合增材製造的組合，使得目前適合製造熱交換器的材料並不多。所以，業界需要開發新的合金來滿足這種熱交換器的3D列印需求，並滿足下一代燃料飛機的需求。

Ti-6Al-4V(Ti-64)是一種鈦、鋁、釩合金，這個材料被廣泛的採用到3D列印-增材製造中，並且具有很高的機械性能和抗腐蝕性能，但是它的熱傳導性能相對較低，所以這種材料並沒有被採納為製造熱交換器的材料。

不過，通過人工智慧設計新型鈦合金，Intellegens與GKN航空發現了新的可能。

Alchemite人工智慧引擎

解決方案

Intellegens通過Alchemite人工智慧引擎來與GKN航空分析鈦合金材料數據。在這個開發過程中，供考慮了256種合金，供人工智慧引擎分析，並推測出大約20種物理性能。

優化輕量進行時

Alchemite優化的目的是獲得更高熱傳導和機械強度的材料。其中一個發現是有3%的釩，1.9%的鉬，1.5%的鐵和其他元素包括0.31%的鈀，0.41%的釕,且不含鋁。

這種材料被人工智慧預測熱傳導率為18.4W/mK(誤差範圍為正負1.1)，並且極限抗拉強度為595MPa（誤差範圍為50.7)。

Alchemite人工智慧引擎幾乎是在最大化熱傳導性能和抗拉強度的兩個方向上尋找到了最佳組合。

GKN航空的專家確認了由於新材料組合中含有高含量的鈀金屬，這可能會限制前在的應用前景。通過Alchemite人工智慧引擎可以調整如何降低鈀金屬的含量，而不需要大量的真實的材料配比實驗。真實的配比不僅耗費時間，且很昂貴。

不過鈀金屬的含量不適宜降到最低為零的程度，在這種情況下，熱交換的性能表現會很糟糕。鈀金屬的作用是提升了熱交換性能，這也顯示了在其他的合金組合中，鈀金屬可以作為提升熱交換性能的關鍵元素來添加。

通過Alchemite人工智慧引擎可以將通常需要2年的材料開發設計過程縮短為3個月。下一步，這個項目可以延伸為將銅、鎳、鋁合金作為研究對象，通過調整金屬元素的組合，來開發適合性能要求的熱交換器。通過Alchemite人工智慧引擎可以將開發過程可視化，持續性的獲得開發進展。

3D科學谷Review

通過3D列印技術可以幫助實現更具成本效益的高性能材料，而根據3D科學谷的市場了解，人工智慧將發揮決定性的開發作用。

正如人工智慧在藥物領域的作用，一款新藥從開始研發到臨床試驗再到投入市場，通常需要10-15年；隨著數字經濟時代的到來，大數據、人工智慧等技術的應用，將大大縮短藥物研發時間，提升效率和質量。在製藥行業，人們有興趣實施AI驅動的解決方案以發現新藥並加快將其推向市場的速度。食品和藥物管理局進一步推動了這種興趣，促進將基於AI的技術用於藥物開發的創新。總體來說，AI和機器學習旨在改變藥物發現過程，從而降低財務成本和上市時間。

同樣的事情，將發生在3D列印領域的材料開發方面，人工智慧將在兩個維度上發揮作用：降低材料開發的財務成本和開發周期。

除了單一材料的開發，正如Fraunhofer在futureAM項目中的發現，通常採用單一材料設計飛機發動機整個組件不是很有效，因為組件不會在所有點上都受到相同的熱量。最好只在溫度很高的地方使用昂貴的高電阻材料，在其他地區，使用較便宜的材料就足夠了。這正是增材製造系統可以實現的，一旦人工智慧學會了加工所需的超合金，下一步是將各種高性能材料整合到一個組件中。

而此前，3D科學谷通過《減少15年的努力，人工智慧設計金屬3D列印的新合金》一文，揭示了Intellegens的Alchemite深度學習算法設計的另外一款新合金，這款新合金是通過定向能量沉積（DED）金屬3D列印工藝進行製造的，該合金可滿足增材製造所需的性能目標，用於製造噴氣發動機零部件。

全世界有數以百萬計的商業材料，其特點是數百種不同的特性。使用傳統技術探索我們對這些材料所了解的信息，提出新的物質，基質和系統，是一個艱苦的過程，可能需要數月甚至數年。通過了解現有材料數據中的基礎相關性，估算缺失的屬性，人工智慧可以快速，高效，準確地提出具有目標屬性的新材料 – 從而加快開發過程。

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