人工智能如何为材料试验领域带来改变

实验室人员需要耗费多长时间来分析应力-应变图和解读拉伸强度等特性值？当试验系列涉及多个样品时，耗时尤长。而借助 AI，该步骤通常只需几秒钟就能完成。算法可以识别曲线上或测试结果表中的相关点——无论是按照 ISO 6892-1 和 ASTM E8标准还是按照其他不同标准进行的金属拉伸试验均可适用。这不仅能够节省时间，还能减少主观错误或确定哪些试验结果需要请专家详细分析。

如果试验需要依赖于光学分析，AI 还能加快评估速度并防止出错。例如在硬度试验中，AI 可以帮助用户高效、可靠地识别和解读压痕。

如果能在出现问题之前就发现材料缺陷，自然非常有益。AI 可以识别试验数据中难以被人工捕捉到的规律和偏差，从而提前发现质量问题，例如在早期检测出批次偏差或有问题的样品。

集中存储所有试验数据至关重要。用户可通过 testXpert Analytics 分析平台集中访问所有测试和试验机数据。

如何优化对新部件几何形状的检测策略？AI 可以学习之前的测试经验，并自动推荐合适的参数，比如载荷范围、速度或温度分布。如果试验中使用自适应系统，甚至可以实时适应材料行为。

需要注意的是，并非所有试验标准都支持或允许使用自适应控制系统。但一旦有机会使用，便能加快试验流程并大幅降低失败机率。

AI 与全自动试验系统——理想组合？AI 可以应用于全自动试验系统或试样处理系统等现代试验设备，以实现智能化控制。它能够利用图像处理技术检测试样并自动分拣，还可分析测试过程中的试样行为，从而提高测试效率并增强流程稳定性。

试验系统必须能够通过相应功能将摄像机系统或其他传感器集成到测试流程中。一方面，机器需要配备现代化的测量和控制电子装置，另一方面，测试软件必须拥有合适的接口。

能否在不实际执行试验的情况下完成测试？AI 支持的数字孪生可用于模拟真实的材料特性，并与实际试验结果进行比较。因此用户能够以虚拟形式开展部分机械试验，就成本高昂或难以获取的部件而言，该功能尤为令人振奋。

在影响安全性的关键领域，通常不得完全放弃在实际应用条件下开展试验。更常见的做法是将两者相结合，同时进行模拟试验和特定的实际试验。实际试验所得出的结果需要定期检查，以保持可靠性，并用于“供养”数字孪生。