新闻稿

通过机器学习3D印刷部分的逆向工程揭示了安全漏洞

机器学习可以使复杂的复合材料部件逆向工程容易

3D CT Scan Image

表示整体尺寸和几何形状三维印刷的复合材料部件的重构CT扫描模型的三维视图。

纽约布鲁克林,星期二,2020年6月30日 - 在过去的30年中,使用玻璃和碳纤维增强航空航天和其他高性能应用复合材料已与广泛的工业采用的复合材料一起飙升。 

键强度和这些杂交体的多功能性,层状材料中的高性能应用是在每个层中纤维的取向。最近在添加制造(3D印刷)的创新使得有可能以微调这个因素,由于用于该组件的每一层中的CAD文件离散打印机头定向指令内包含的能力被打印,由此优化强度,柔韧性,和耐久性部分的具体用途。因此,这些3D印刷刀具路径(一系列协调的位置的工具将遵循)的CAD文件的说明是为厂家有价值的商业秘密。 

然而,一队从工程的im体育坦登由学校领导的研究 NIKHIL古普塔,在系教授 机械和航空航天工程 表明,这些刀具路径也很容易再现 - 因此窃取 - 与机器学习(毫升)工具施加到通过CT扫描得到的部分的微结构。 

他们的研究, 添加剂的逆向工程使用成像和机器学习制造复合部件由刀具路径重建, 出版于 复合材料科学与技术,表明增强的聚合物长丝,当3D印刷,具有内三分之一的原始部分的1%的尺寸精度的3D印刷玻璃纤维的逆向工程的此方法。

研究者,包括NYU坦登研究生Kaushik将yanamandra,关林陈,xianbo许,以及加里MAC表明在三维印刷方法中使用的印刷方向可以从印刷部的纤维取向通过微CT扫描图像被捕获。然而,由于纤维的方向是难以用肉眼辨别,小组使用培养了成千上万的微CT扫描图像中的溶液算法来预测上的任何纤维增强的3D印刷模型中的纤维取向。球队验证上气缸 - 和方形模型发现小于0.5°的误差其毫升算法的结果。

古普塔说,这项研究提出了对知识产权的三维印刷复合材料部件的安全性,其中显著努力投资于发展但现代毫升方法可以很容易以低成本在短时间内复制他们的担忧。 

“正在以复杂零件的设计中使用机器学习的方法,但是,作为研究显示,它们可以是一把双刃剑,使得逆向工程也容易,说:”古普塔。 “安全问题也应该是在设计过程中考虑和不可复制的刀具路径应该在今后的研究开发。” 

这项研究是由来自安全和可靠的计算程序的美国国家科学基金会资助。 

“使用成像和机器学习由刀具路径重建添加剂制造复合部件的逆向工程”提供的 www.sciencedirect.com.

注:图片可在 nyutandon.photoshelter.com


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