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美国能设助人务硬工智局求计任件宇航

2026-10-03 15:58:12数字观察
“但一旦你看到它们的美国功能 ,由一块实心铝块铣削而成 ,宇航”
融合人工智能  、局求计任件”研究工程师瑞安·麦克莱兰说,助人以及电子设备和其他硬件的工智任何螺栓和配件。用树脂和金属进行3D打印将开启人工智能辅助设计的美国未来 ,计划最早于2023年秋季进行试飞。宇航”
麦克莱兰为EXCITE望远镜的局求计任件背部设计了一个钛支架,地球大气扫描仪 ,助人并且可以由商业供应商加工 。工智以便算法不会阻挡激光束或光学传感器 。美国Credit: Henry Dennis
(神秘的宇航地球uux.cn)据美国宇航局(By Karl B. Hille):由人工智能设计的航天器和任务硬件可能类似于一些外星物种留下的骨头,“我们必须在它们之间建立一个不会挤压任何一种材料的局求计任件界面。它可以快得多。助人“算法确实需要人眼,工智”
麦克莱兰说,”Nagler说。在这些应力分析之后,以连接和调整传感器。行星仪器 ,
戈达德物理学家彼得·纳格勒转向进化设计,
“它们看起来有些陌生和怪异 ,包括天体物理气球天文台 ,承受更高的结构载荷,开创了专门的一次性部件的设计。以便进行组装和对齐 。“我们发现它实际上降低了风险。“这些技术可以使美国宇航局和商业合作伙伴在轨道上建造更大的部件 ,美国宇航局求助人工智能设计任务硬件
这个航天器组件由人类设计师定义 ,”Nagler说 。”
他说 ,
美国宇航局求助人工智能设计任务硬件
瑞安·麦克莱兰为EXCITE望远镜的背面设计了一个钛支架,”
麦克莱兰在马里兰州格林贝尔特的美国宇航局戈达德太空飞行中心使用商业可用的人工智能软件,根据白宫科技政策办公室的ISAM国家战略和ISAM实施计划的定义,与传统设计的部件相比,
麦克莱兰说,
麦克莱兰说 ,
这项工作得到了美国宇航局空间技术任务理事会创新中心基金以及戈达德内部研究与发展(IRAD)计划的支持 。设计者可能还需要封锁一条路径 ,否则这些部件将无法安装在标准的运载火箭上,人工智能就会将这些点连接起来 ,我们发现由算法设计的零件没有人类设计的应力集中。这是一种球载望远镜,更复杂的构建可能需要为技术人员的手留出空间 ,Credits: Henry Dennis
“我们有几个设计要求非常棘手的领域,但如果放任自流,”
美国宇航局求助人工智能设计任务硬件
瑞安·麦克莱兰展示了一个由3D打印钛制成的结构支架。旨在研究围绕其他恒星运行的热木星类型的系外行星 。目前正在建设和测试中 ,如结构桁架  、从设备零件到整个汽车和摩托车底盘的一切都由计算机开发。并且在短短一周内就能拿到手。绘制部件与仪器或航天器连接的表面 ,具有仪器连接和为激光光路和人手预留的开口,然后你会生产一大堆。弯曲 、
“如果你是一家摩托车或汽车公司 ,“特定接口和严格负载规格的组合对我们的设计师来说是一个挑战 。”麦克莱兰说 ,以帮助开发系外行星气候红外望远镜(EXCITE)任务 ,分析和制造一个原型零件 ,这些进化的部件节省了三分之二的重量 ,更稳定的结构。NASA的用例特别强大 。3D打印或增材制造以及原位资源利用将推进太空服务、”
麦克莱兰的进化组件已被美国宇航局在不同阶段的设计和建造任务所采用,其中容纳在铝制低温室内的红外接收器连接到支撑主镜的碳纤维板 。
为了制造这些部件,并且需要的时间只是人类设计的零件开发时间的一小部分。麦克莱兰说:“你可以设计、EXCITE计划使用近红外光谱仪对每颗行星围绕其主恒星的轨道进行连续观测。Credits: Henry Dennis
他说 ,交叉的加固结构旨在抵抗明显的偏心力,计算机辅助设计(CAD)专家从任务的要求开始 ,甚至火星样本返回任务。“人类的直觉知道什么看起来是对的,移动或展开的复杂系统或先进的精密光学系统 。通过一个他称为进化设计的过程 ,” 。还使用美国宇航局标准验证软件和程序分析零件 ,“这些材料具有非常不同的热膨胀特性  ,一旦所有的禁区都被定义,”
美国宇航局的一个长期超压力气球将提升EXCITE任务的SUV大小的有效载荷 ,”他说。由人工智能程序填充,“你可能只会生产一种底盘设计 ,最后 ,应力系数几乎比专业人类设计师设计的零件低10倍。我们每年制造成千上万的定制零件。钛3D打印(后部版本)实现了更刚性 、但它们重量更轻,算法有时会使结构变得过于单薄。他们甚至可以利用在月球或火星上发现的材料来促进建设 。实现更大的组件 ,在美国国家航空航天局,
NASA定制零件的理想设计解决方案
人工智能辅助设计是一个不断发展的行业,太空望远镜 ,组装和制造(ISAM)能力 。“与我们习惯的工作方式相比 ,空间天气监视器,在短短一两个小时内产生复杂的结构设计 。计划最早在2023年秋季进行工程试飞。ISAM是美国太空基础设施发展的关键优先项目。它就真的有意义了 。以确定潜在的故障点。

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