- дек 17, 2025
Ангапов В.Д., Кропачев Р.В.
Ангапов Василий Данилович - старший системный архитектор,
Digital IQ, г. Бока Ратон, США
Кропачев Роман Васильевич - Chief Technology Officer,
PrintProHome, г. Пхукет, Тайланд
Аннотация: в работе рассматривается, как методы искусственного интеллекта и машинного обучения могут повысить эффективность работы строительных 3D-принтеров нового поколения. По результату анализа современных исследований видно, что ключевой потенциал интеллектуализации проявляется в возможности предсказывать дефекты печати, корректировать параметры экструзии в реальном времени и адаптировать траектории движения печатающей головки под особенности материала и климатические условия площадки. Особое внимание уделено моделям, способным учитывать поведение композитных смесей, колебания температуры, неустойчивость подпитки и другие факторы, которые в классических системах приводят к снижению качества слоев и росту брака. Полученные результаты позволяют полагать, что интеграция интеллектуальных алгоритмов в контур управления строительными принтерами формирует предпосылки для перехода от статических профилей печати к динамическим системам, где каждое действие оборудования подстраивается под фактическое состояние процесса.
Ключевые слова: строительная 3D-печать, искусственный интеллект, машинное обучение, оптимизация траектории, интеллектуальные системы управления.
THE USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND MACHINE LEARNING TECHNOLOGIES TO OPTIMIZE THE OPERATION OF NEXT-GENERATION CONSTRUCTION 3D PRINTERS
Angapov V.D., Kropachev R.V.
Angapov Vasilii Danilovich - Senior system architect,
DIGITAL IQ, BOCA RATON, USA
Kropachev Roman Vasilievich - CTO,
PRINTPRO HOME, PHUKET, THAILAND
Abstract: The paper examines how artificial intelligence and machine learning methods can improve the efficiency of a new generation of construction 3D printers. Based on the analysis of modern research, it can be seen that the key potential of AI manifested in the ability to predict printing defects, adjust extrusion parameters in real time, and adapt the trajectories of the printhead to the characteristics of the material and the climatic conditions of the site. Special attention paid to models capable of taking into account the behavior of composite mixtures, temperature fluctuations, make-up instability, and other factors that in classical systems lead to a decrease in the quality of layers and an increase in scrap. The results obtained suggest that the integration of intelligent algorithms into the control circuit of construction printers forms the prerequisites for the transition from static printing profiles to dynamic systems, where each action of the equipment adjusts to the actual state of the process.
Keywords: 3D construction printing, artificial intelligence, machine learning, trajectory optimization, intelligent control systems.
Список литературы / References
- Аддитивное производство в России и мире: подводим итоги года. [Электронный ресурс]. URL: https://blog.iqb.ru/3d-industry-2024-results (дата обращения: 10.11.2025 г.).
- Сулейманов Р., Бердиев А. Перспективы интеграции 3d-печати с другими цифровыми технологиями в строительстве // Вестник науки. 2024. №10 (79). С. 922-925.
- Константинов А.В. 3D-строительство как новая веха в развитии и обучении строительству // Вестник науки. 2025. №3 (84). С. 584-588.
- Давыдов И.Д. Оптимизация уровня ошибок процессов 3D-печати и аддитивного производства при интеграции искусственного интеллекта // ИВД. 2025. №11 (131). С. 13-22.
- Савостин Д.А., Кириченко Е.О., Шаранов А.О. Будущие перспективы автоматизированного проектирования (САПР) с точки зрения искусственного интеллекта и 3D-печати // Известия ТулГУ. Технические науки. 2023. №2. С. 328-331.
- Безукладников И.И., Сторожев С.А., Трушников Д.Н., Фокеев Е.А., Южаков А.А. Исследование современных методов процесса наплавки в 3D-принтерах // Вестник ПНИПУ. Электротехника, информационные технологии, системы управления. 2024. №50. С. 167-194.
- Ссылка для цитирования данной статьи
-

Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства. Ангапов В.Д., Кропачев Р.В. ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ РАБОТЫ СТРОИТЕЛЬНЫХ 3D-ПРИНТЕРОВ НОВОГО ПОКОЛЕНИЯ // Наука, техника и образование № 4 (100), 2025. - С.{см. журнал}.
