ORNL 发布广泛的 3D 打印数据集

2024年

8月30日

AI 分析 3D 打印部件的异常情况，然后进行拉伸测试。（图片来源：ORNL）

橡树岭国家实验室（ORNL）发布了全面的增材制造数据集供公众使用。这些数据集旨在通过过程测量来增强 3D 打印部件的评估和质量控制，从而减少对生产后测试的依赖。

这些数据是在 ORNL 的制造示范设施收集了十多年的，包括各种 3D 打印工艺、材料和控制装置。最新的 230 GB 数据集包括使用激光粉末床熔融系统创建的部件的设计、打印和测试细节。该数据集包含机器健康传感器数据、激光扫描路径、30,000 张粉末床图像和 6,300 次拉伸强度测试。

传统上，增材制造中的质量控制涉及昂贵的技术，例如破坏性测试或 X 射线计算机断层扫描，这些技术通常不适用于大型部件。ORNL 的数据集提供了一种替代方案，它使机器学习模型能够从过程中的测量中预测零件性能。这种方法可以将预测拉伸强度的误差减少 61%。

这些数据集现在可以在线免费访问，通过将制造意图与结果联系起来来支持工业规模的增材制造，帮助确定何时需要额外的测试。此版本是美国能源部先进材料和制造技术计划的一部分，旨在通过智能制造方法推进可靠和经济的核能。

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