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基于人工智能技术的泡沫铝结构表征与逆向制造研究

基于人工智能技术的泡沫铝结构表征与逆向制造研究

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作者：达文豪太原科技大学

学位级别：硕士

随着大数据和人工智能技术的快速发展,数据驱动的材料研发已成为一种新的模式,为材料研发带来全新的视角。泡沫铝作为一种轻质多孔金属材料,在工业应用中具有巨大的潜力,但传统的结构表征、力学性能评价和制备方法方面存在诸多问题,制... 详细信息

随着大数据和人工智能技术的快速发展,数据驱动的材料研发已成为一种新的模式,为材料研发带来全新的视角。泡沫铝作为一种轻质多孔金属材料,在工业应用中具有巨大的潜力,但传统的结构表征、力学性能评价和制备方法方面存在诸多问题,制约了对其的深入理解和广泛应用。本研究将计算机科学和材料科学相结合,基于人工智能技术对泡沫铝的结构表征、力学性能评价、三维建模与3D打印制备技术进行了深入的研究。研究内容与结果如下:（1）研发了一系列基于图像处理的泡沫铝结构快速表征技术,该技术能够全面、准确地揭示泡沫铝内部微观结构的特征。使用Python编程语言,编译了一系列图像处理算法,包括图像去噪、泡沫铝轮廓提取、泡沫铝图像二值化、泡沫铝图像质量恢复以及泡沫铝孔隙分割等步骤,以从二维泡沫铝图像中提取关键孔隙结构参数。该新型表征方法能够在短时间内完成对大量泡沫铝孔隙的表征和精确提取工作,且其表征结果的精度达到了10-3。此外,还基于面积最值、周长最值、圆形度最值等特征,从10,320个孔隙中精确提取出了36个典型孔隙。（2）引入了广义回归神经网络（GRNN）,用以识别对泡沫铝力学性能影响最大的孔结构参数,并进行相关重要性分析以获取权重。基于这些孔结构参数及其权重,提出了当量孔隙率概念。之后,对当量孔隙率与平台应力之间的关系进行回归分析,建立了泡沫铝孔隙结构与平台应力之间的数学模型,实现了基于当量孔隙率对泡沫铝的应力预测且准确率达到了87.51%,远高于Gibson-Ashby公式的预测准确率75.03%,Gibson-Ashby公式的预测值与实际测试值的平均偏差为3.25MPa,而WEP公式预测结果的平均偏差仅为0.59MPa。此外,相较于传统的Gibson-Ashby公式,当量孔隙率公式预测应力在描述全面性、可解释性和灵活性等方面都有所提升,该评价公式为泡沫铝的性能评估提供了全新的途径。（3）以经过图像处理算法预处理的泡沫铝样品的CT扫描图像为数据基础,建立数据集。采用对抗生成网络（DCGAN）进行建模,通过精确调整模型生成器的噪声向量参数值和激活函数权重,实现了对泡沫铝图像结构的高度精细控制,并成功生成了具有高度真实物理结构的泡沫铝图像。随后,将生成的系列图像转换为STL格式的三维模型,并利用选择性激光熔化（slm）技术将其制造成实体产品。测试结果表明逆向制造的泡沫铝较正向制造的样品,屈服应力平均提升29.09MPa,平台应力平均提升13.43MPa。逆向制造的泡沫铝结构高度可控且具有更优越的力学性能。这一创新性方法为泡沫铝材料的定制化制备提供了全新的思路和技术支持,有望为泡沫铝带来更多的高端应用场景。

关键词：数据驱动方法泡沫铝智能信息处理技术孔隙表征力学性能 slm制造

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