通用電氣公司的科學家將氣體動態(tài)“冷噴”沉積技術與機器人技術和機器學習相結合，以更高的精度使用增材制造來構建和修復金屬部件
GE科學家LeoAjdelsztajn，JoeVinciquerra和他們的團隊正在進一步開發(fā)冷噴涂技術，使金屬部件可以更大規(guī)模(不受3D打印機體積的限制)進行3D打印，而且精度更高，人工智能。
以超音速噴冷噴
冷噴涂是一種材料沉積過程，涉及使用超音速氣體射流加速固體粉末顆粒。顆粒以4馬赫的速度(聲速的四倍)通過連接在機器人臂上的噴嘴發(fā)射。當粒子撞擊基底層時，它們表現為液體，迅速冷卻，并與之形成原子熔合。
由于冷噴涂技術不使用與焊接相同程度的熱量，因此使用該技術可以更容易地將部件恢復到其原始狀態(tài)。一個新的層恢復破舊的部分，而不會改變原來的機械性能。使用機器人手臂可以進一步實現精確度，機器人手臂可以在特定區(qū)域移動并磨合。
該技術被AvioAero(一家GE航空公司)的工程師用來修理GE90發(fā)動機上的齒輪箱，而商業(yè)化的冷噴涂機現在以SPEE3D的LightSPEE3D3D打印機的形式出現。
通過GE/Youtube可以觀察到大型金屬粉末顆粒在馬赫4處從噴嘴噴出后變白(左)
改進通用電氣公司的冷噴涂
當前冷噴霧沉積存在的問題是工藝的不精確性以及由此產生的CNC精磨零件的需求。這可能會花費很多，浪費材料。
十月，Ajdelsztajn的團隊加入了第二個機器人手臂，一個手臂拿著這個部分將其移動到一個精確的位置，而另一個手臂則將冷噴金屬噴到它上面。
機器人擁有12個自由度的空間，可以傾斜和傾斜到不同的方向，使過程更加精確。該裝置已被用于成功制造噴氣發(fā)動機的翼型。
現在，喬·芬奇克拉正在將他的人工智能和機器學習研究融入到冷噴涂技術中。Vinciquerra向GE報告解釋說，這項研究可以比作“每年繪制相同的圖像40000次，并分析每幅繪畫中的微小差異”。
通過應用AI進行分析后的變更，機器人將改善其性能，并使用冷噴涂沉積產生更好的零件或維修工作。
機器人武器與冷噴霧融合工作
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