Adimen artifizialak karbono-zuntzez indartutako konpositeen CNC fresatzea optimizatzen du |Material konposatuen mundua

Augsburg AI ekoizpen-sareak -DLR Lightweight Production Technology Center (ZLP), Fraunhofer IGCV eta Augsburgeko Unibertsitateak ultrasoinu-sentsoreak erabiltzen dituzte soinua material konposatuen prozesamenduaren kalitatearekin erlazionatzeko.
CNC fresatzeko makina batean instalatutako ultrasoinu-sentsore bat mekanizazioaren kalitatea kontrolatzeko.Irudiaren iturria: Eskubide guztiak erreserbatuta Augsburgoko Unibertsitateak
Augsburgoko AI (Adimen Artifiziala) produkzio-sarea 2021eko urtarrilean sortu zen eta Augsburg-en (Alemania) egoitza nagusia Augsburgoko Unibertsitatea, Fraunhofer, eta galdaketa, material konposatuak eta prozesatzeko teknologiari buruzko ikerketa (Fraunhofer IGCV) eta Alemaniako produkzio arineko teknologia biltzen ditu. zentroa.Alemaniako Zentro Aeroespaziala (DLR ZLP).Helburua adimen artifizialean oinarritutako produkzio-teknologiak elkarrekin ikertzea da, materialen, fabrikazio-teknologien eta datuetan oinarritutako modelizazioaren arteko interfazean.Adimen artifizialak produkzio-prozesua lagun dezakeen aplikazio baten adibidea zuntzez indartutako material konposatuen prozesamendua da.
Ezarri berri den adimen artifizialaren ekoizpen sarean, zientzialariak adimen artifizialak ekoizpen prozesuak nola optimiza ditzakeen aztertzen ari dira.Esaterako, ingeniaritza aeroespazialeko edo mekanikoko balio kate askoren amaieran, CNC makina-erremintak zuntzez indartutako polimero-konpositeez egindako osagaien azken ingerada prozesatzen dute.Mekanizazio prozesu honek eskakizun handiak ezartzen dizkio fresari.Augsburgoko Unibertsitateko ikertzaileek CNC fresatzeko sistemak kontrolatzen dituzten sentsoreak erabiliz mekanizazio prozesua optimizatzea posible dela uste dute.Gaur egun, adimen artifiziala erabiltzen ari dira sentsore horiek ematen dituzten datu-jarioak ebaluatzeko.
Fabrikazio industrialaren prozesuak oso konplexuak izan ohi dira, eta emaitzetan eragina duten faktore asko daude.Adibidez, ekipoak eta prozesatzeko tresnak azkar higatzen dira, batez ere material gogorrak, hala nola karbono-zuntza.Hori dela eta, higadura-maila kritikoak identifikatzeko eta aurreikusteko gaitasuna ezinbestekoa da kalitate handiko moztutako eta mekanizatutako egitura konposatuak eskaintzeko.CNC fresatzeko makin industrialetan egindako ikerketek erakusten dute adimen artifizialarekin konbinatutako sentsoreen teknologia egokiak iragarpenak eta hobekuntzak eman ditzakeela.
Ultrasoinu sentsoreen ikerketarako CNC fresatzeko makina industriala.Irudiaren iturria: Eskubide guztiak erreserbatuta Augsburgoko Unibertsitateak
CNC fresatzeko makina moderno gehienek oinarrizko sentsoreak dituzte, hala nola, energia-kontsumoa, elikadura-indarra eta momentua erregistratzeko.Hala ere, datu hauek ez dira beti nahikoak fresatzeko prozesuaren xehetasun finak ebazteko.Horretarako, Augsburgoko Unibertsitateak ultrasoinu-sentsore bat garatu du egitura-soinua aztertzeko eta CNC fresatzeko makina industrial batean integratu du.Sentsore hauek fresatzeko garaian sortutako soinu-seinale egituratuak detektatzen dituzte eta gero sisteman zehar hedatzen dira sentsoreetara.
Egitura-soinuak prozesamendu-prozesuaren egoerari buruzko ondorioak atera ditzake."Hau guretzat arku soka biolin batentzat bezain esanguratsua den adierazlea da", azaldu du Markus Sause irakasleak, adimen artifizialaren ekoizpen sareko zuzendariak."Musika profesionalek berehala zehaztu dezakete biolinaren soinuaren arabera afinatua den ala ez eta jotzaileak instrumentua menperatzen duen".Baina nola aplikatzen da metodo hau CNC makina erremintetan?Ikaskuntza automatikoa da gakoa.
Ultrasoinu-sentsoreak grabatutako datuetan oinarrituta CNC fresatzeko prozesua optimizatzeko, Sauserekin lan egiten duten ikertzaileek machine learning deritzona erabili zuten.Seinale akustikoaren zenbait ezaugarrik prozesu-kontrol desegokia adieraz dezakete, eta horrek fresatutako piezaren kalitatea eskasa dela adierazten du.Hori dela eta, informazio hori fresatzeko prozesua zuzenean doitzeko eta hobetzeko erabil daiteke.Horretarako, erabili grabatutako datuak eta dagokien egoera (adibidez, prozesaketa ona edo txarra) algoritmoa entrenatzeko.Ondoren, fresatzeko makina erabiltzen duenak aurkeztutako sistemaren egoerari buruzko informazioa erreakzionatu dezake, edo sistemak automatikoki erreakziona dezake programazioaren bidez.
Makina-ikaskuntzak fresaketa-prozesua piezan zuzenean optimizatzeaz gain, ekoizpen-plantaren mantentze-zikloa ahalik eta modu ekonomikoen planifikatu dezake.Osagai funtzionalek makinan ahalik eta denbora gehien lan egin behar dute eraginkortasun ekonomikoa hobetzeko, baina osagaien kalteek eragindako berezko hutsegiteak saihestu behar dira.
Mantentze-lan prediktiboa AI-k bildutako sentsoreen datuak erabiltzen dituen metodo bat da, piezak noiz ordezkatu behar diren kalkulatzeko.Aztergai dugun CNC fresatzeko makinarentzat, algoritmoak soinu-seinalearen ezaugarri jakin batzuk noiz aldatzen diren antzematen du.Modu honetan, mekanizazio-erremintaren higadura-maila identifikatu ez ezik, tresna aldatzeko une egokia iragar dezake.Hau eta beste adimen artifizialeko prozesu batzuk Augsburgoko adimen artifizialaren ekoizpen sarean sartzen ari dira.Hiru erakunde bazkide nagusiak beste produkzio-instalazio batzuekin elkarlanean ari dira fabrikazio-sare bat sortzeko, modu modular eta material optimizatuan birkonfiguratu daitekeen.
Industriaren lehen zuntz indartzearen atzean dagoen arte zaharra azaltzen du, eta zuntz zientzia berriaren eta etorkizuneko garapenaren ulermen sakona du.


Argitalpenaren ordua: 2021-10-08