La escuela de ingeniería de la Universidad de Liverpool es un centro de excelencia para la fabricación de aditivos de la fusión de la energía del laser (L-PBF) [1, 2]. La escuela tiene fuertes vínculos con Renishaw, el único proveedor del Reino Unido de máquinas PBF, y una importante experiencia en el análisis de grandes datos y aprendizaje de máquinas. Este proyecto se centrará en abordar uno de los principales desafíos para la próxima generación de fabricación basada en láser, es decir, la capacidad de validar y certificar automáticamente las piezas construidas usando L-PBF. Actualmente, la mayoría de los parámetros de proceso PBF se afinan manualmente y se utilizan para construir una pieza ficticia. Esta parte se puede probar para evaluar la calidad de la construcción. Este proceso requiere mucho tiempo y es muy costoso. Sin embargo, hoy en día sensores tales como fotodiodos y cámaras están disponibles en máquinas de fusión de la cama del laser de la energía, y este proyecto pretende utilizar los datos recogidos por estos sensores para validar y certificar las piezas (por ejemplo, asegurar la ausencia de defectos durante el proceso de construcción), e informar a la siguiente elección de los parámetros de proceso si es necesario.
Los principales desafíos son la cantidad de datos a procesar (> 1 TB/día), la definición de características que se pueden utilizar para identificar defectos y el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático que pueden sugerir automáticamente los parámetros de proceso para la siguiente compilación (en caso de que la compilación actual no haya sido exitosa). Se utilizarán grandes técnicas de datos para afrontar estos desafíos.
Se requiere que el solicitante haya alcanzado un 1er o 2,1 grado en una disciplina de ingeniería, con un genuino interés y capacidad en la codificación de MATLAB. Experiencia previa en el aprendizaje de máquinas, la analítica y codificación de grandes datos en c/c ++ sería deseable, aunque no esencial.
Fecha cierre convocatoria beca 30 septiembre 2017
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