POSTECH과 한국재료연구소의 연구진이 3D 프린팅으로 제조된 금속 부품의 강도를 몇 초 만에 예측할 수 있는 인공지능 시스템을 개발했습니다. 이 도구는 이 기술에서 흔한 문제인 부품 내부에 결함이 있는 경우에도 작동합니다. 이 시스템은 컴퓨터 단층촬영 데이터와 피로 모델을 분석하여 빠르고 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다.
AI가 인쇄된 금속의 숨은 결함을 감지하는 방법 🔬
이 개발은 신경망과 유한 요소 시뮬레이션을 결합합니다. 먼저 소프트웨어가 X선으로 부품을 스캔하여 미세한 기공이나 균열을 식별합니다. 그런 다음 AI가 해당 데이터를 이전 고장 패턴과 교차 분석하여 구성 요소의 수명을 계산합니다. 이전에는 며칠간의 파괴적 기계 테스트가 필요했던 이 과정이 이제는 10초 미만으로 완료됩니다. 연구팀은 티타늄 합금과 스테인리스강으로 이 시스템을 테스트하여 95% 이상의 정확도를 얻었습니다.
부품이 부서지지 않기를 바라는 시대는 끝 😅
지금까지 엔지니어들은 운에 맡기거나 놀라움을 피하기 위해 모든 것을 세 배 두꺼운 재료로 제작해야 했습니다. 이 AI 덕분에 더 이상 절망적인 기계공의 수호성인인 성 판크라시오에게 촛불을 켤 필요가 없습니다. 이 시스템은 부품이 오래갈지, 아니면 고장 나기 전에 문진으로 사용하는 것이 더 나은지 알려줍니다. 게다가 가장 기술적인 사람들이 선호하는 테스트 방법이었던 망치로 두드릴 필요도 없습니다.