2019年5月27日，南極熊從外媒獲悉，英國謝菲爾德大學(xué)的研究人員加入了一個名為INTEGRADDE的項目，該項目旨在為金屬加工行業(yè)開發(fā)定向能量沉積（DED）工藝端到端解決方案，據(jù)悉該項目獲得歐洲財團1700萬歐元的支持。

INTEGRADDE項目由西班牙AIMENCentroTecnológico領(lǐng)導(dǎo)，涉及來自11個國家的26個合作伙伴。

謝菲爾德大學(xué)的三個系的團隊現(xiàn)在正在支持這個項目，其中包括計算智能教授George Panoutsos，土木工程教授Matthew Gilbert和冶金學(xué)教授Iain Todd。

Todd教授說：“這個項目使數(shù)字化生產(chǎn)線的可能性更加接近。這項工作的跨學(xué)科性質(zhì)，以及在整個歐洲建立的伙伴關(guān)系，意味著整個AM供應(yīng)鏈*被全面考慮，我們將看到*的快速發(fā)展。”

作為歐盟“地平線2020”研究和創(chuàng)新計劃的一部分，INTEGRADDE項目旨在加速工業(yè)增材制造的采用。在此過程中，合作伙伴打算降低金屬3D打印部件的制造成本和不可預(yù)測的缺陷。

因此，正在探索關(guān)于建筑策略優(yōu)化，多尺度和多物理建模，硬件獨立構(gòu)建工藝，在線控制和在線質(zhì)量保證的研究。預(yù)計這將實現(xiàn)整體優(yōu)化和控制增材制造工藝的策略。

Gilbert教授補充說：“傳統(tǒng)的制造工藝通常會對可生產(chǎn)的部件的幾何形狀施加嚴格的限制。增材制造釋放了許多約束，通過DED工藝，可以將增材制造生產(chǎn)的部件規(guī)模顯著增加。”

通過與合作伙伴ArcelorMittal，GKN Aerospace，CORDA，Loiretech和MX3D的試驗線，數(shù)據(jù)驅(qū)動的計算框架將用于從人工智能模型中提取過程 - 部件關(guān)系。此外，粉末激光金屬沉積（LMD-p）將用于這些試驗線。

預(yù)計這項研究將增材制造工藝的可靠性提高40％，生產(chǎn)速度提高25％，并提高生產(chǎn)零件質(zhì)量的步驟。謝菲爾德大學(xué)的研究人員將考慮試驗線的材料要求以及如何將這些材料納入數(shù)字平臺。

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