GRCop-42 отличается высокой теплопроводностью и сохраняет прочность при экстремальных температурах. Благодаря этим свойствам материал используется, в частности, для изготовления камер сгорания жидкостных ракетных двигателей. Однако его аддитивное производство требует высокой мощности лазера, из-за чего большинство коммерческих 3D-принтеров не подходит для работы со сплавом.
Проблему исследователи решили с помощью алгоритма машинного обучения. Пространство возможных параметров печати насчитывало более 100 млн комбинаций, поэтому проверять их последовательно было невозможно. В качестве исходных данных команда использовала результаты 37 ранее неудачных экспериментов.
ИИ оценивал вероятность успеха различных конфигураций и после каждого эксперимента корректировал свои рекомендации. При этом алгоритм одновременно выбирал наиболее перспективные варианты и исследовал малоизученные области пространства параметров, чтобы получать новые данные.
Всего за 40 экспериментов исследователи обнаружили шесть успешных конфигураций. Одна из них позволила напечатать GRCop-42 при мощности лазера всего 500 Вт — значительно ниже уровня, необходимого для многих специализированных систем. По словам авторов работы, это потенциально открывает возможность использовать сплав на более распространённом коммерческом оборудовании.
Снижение требуемой мощности может не только расширить доступ к технологии, но и уменьшить энергопотребление и нагрузку на оборудование. В перспективе такой подход способен сделать производство деталей из GRCop-42 доступнее для университетов, небольших лабораторий и компаний, которым дорого приобретать специализированные высокомощные установки.
Исследователи считают, что разработанная методика применима далеко не только к этому сплаву. ИИ-подход может использоваться для оптимизации других процессов аддитивного производства и решения научных задач, где количество возможных комбинаций огромно, а каждый физический эксперимент требует значительных затрат времени и ресурсов.
Источник: https://www.sciencedaily.com/releases/2026/08/260827010504.htmЕсли вам понравился материал, кликните значок — вы поможете нам узнать, каким статьям и новостям следует отдавать предпочтение. Если вы хотите обсудить материал —не стесняйтесь оставлять свои комментарии : возможно, они будут полезны другим нашим читателям!
