返回顶部
返回首页
返回首页
机器学习揭示了3D打印碳纤维复合材料中的漏洞:机器学习可以使复杂的复合材料零件的逆向工程变得容易,中国玻璃网,meesm.com
home 您现在的位置: 首页 >行业资讯 > 详细信息
机器学习揭示了3D打印碳纤维复合材料中的漏洞:机器学习可以使复杂的复合材料零件的逆向工程变得容易
2021年04月25日    阅读量:     新闻来源:中国玻璃网 meesm.com  |  投稿

在过去的30年中,随着玻璃纤维和碳纤维增强复合材料在航空航天和其他高性能应用中的使用,随着复合材料在工业上的广泛采用,其使用量猛增。


在高性能应用中,这些混合,分层材料的强度和多功能性的关键是每一层中纤维的取向。增材制造(3D打印)方面的最新创新使得有可能对此因素进行微调中国玻璃网meesm.com


这是由于能够在CAD文件中包括要打印组件每一层的离散打印头方向指示,从而优化了强度,灵活性和灵活性。零件特定用途的耐用性。


因此,CAD文件说明中的这些3D打印工具路径(工具将遵循的一系列协调位置)对于制造商而言是宝贵的商业秘密。


机器学习揭示了3D打印碳纤维复合材料中的漏洞:机器学习可以使复杂的复合材料零件的逆向工程变得容易 中国玻璃网,meesm.com


但是,由纽约大学丹顿工程学院的研究人员团队(由机械和航空航天工程学系教授Nikhil Gupta领导)表明,这些工具路径也很容易通过机器学习(ML)工具进行复制,因此很容易被窃取。应用于通过CT扫描获得的零件的微观结构。


他们的研究《使用成像和机器学习通过刀具路径重构对增材制造的复合材料零件进行逆向工程》(发表在《复合材料科学与技术》上)证明了这种对3D印刷的玻璃纤维增强聚合物长丝进行逆向工程的方法,该方法在进行3D印刷后,尺寸精度不超过原始零件的1%的三分之一。


研究人员,包括纽约大学丹顿分校的研究生Kaushik Yanamandra,陈冠林,徐贤博和加里·麦克,都表明3D打印过程中使用的打印方向可以通过微CT扫描图像从打印部件的纤维取向中捕获。


但是,由于用肉眼很难分辨出纤维的方向,因此该团队使用了在数千个微CT扫描图像上训练的ML算法,以预测在任何纤维增强的3D打印模型上的纤维取向。该团队在圆柱和正方形模型上验证了其ML算法的结果,发现误差小于0.5°。


Gupta说,这项研究引起了人们对3D打印复合零件中知识产权安全性的关注,在复合零件开发方面投入了大量精力,但是现代ML方法可以轻松地以低成本和短时间复制它们。


Gupta说:“机器学习方法被用于复杂零件的设计中,但是,正如研究表明的那样,它们可能是一把双刃剑,这使得逆向工程也变得更加容易。” “在设计过程中还应考虑安全性,在未来的研究中应开发出不可克隆的刀具路径。”


标签:玻璃玻璃原料辅料产品资讯高端访谈技术中心建材应用今日头条市场评论行业资讯原料动态
免责声明: 本文仅代表作者本人观点,与中国玻璃网无关。本网对文中陈述、观点判断保持中立,不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考,并请自行承担全部责任。本网转载自其它媒体的信息,转载目的在于传递更多信息,并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责。如因作品内容、版权和其它问题需要同本网联系的,请在一周内进行,以便我们及时处理。客服邮箱:service@cnso360.com | 客服QQ:23341571
中国玻璃网手机站MOBILE
扫描二维码,获取手机版最新资讯 公众号:中国玻璃网 您还可以直接微信扫描打开
全站地图

深圳网络警察报警平台 深圳网络警
察报警平台

公共信息安全网络监察 公共信息安
全网络监察

经营性网站备案信息 经营性网站
备案信息

中国互联网举报中心 中国互联网
举报中心

中国文明网传播文明 中国文明网
传播文明

深圳市市场监督管理局企业主体身份公示 工商网监
电子标识