Jaringan produksi Augsburg AI-DLR Lightweight Production Technology Center (ZLP), Fraunhofer IGCV sareng Universitas Augsburg-ngagunakeun sensor ultrasonik pikeun ngahubungkeun sora sareng kualitas pangolahan bahan komposit.
Sensor ultrasonik dipasang dina mesin panggilingan CNC pikeun ngawas kualitas mesin.Sumber gambar: Sadaya hak ditangtayungan ku Universitas Augsburg
Jaringan produksi Augsburg AI (Artificial Intelligence)-diadegkeun dina Januari 2021 sareng kantor pusatna di Augsburg, Jérman-ngahijikeun Universitas Augsburg, Fraunhofer, sareng panalungtikan ngeunaan tuang, bahan komposit sareng téknologi ngolah (Fraunhofer IGCV) sareng téknologi produksi ringan Jerman. puseur.Jerman Aerospace Center (DLR ZLP).Tujuanana nyaéta pikeun babarengan nalungtik téknologi produksi dumasar-intelijen buatan dina antarmuka antara bahan, téknologi manufaktur sareng modél dumasar-data.Conto aplikasi dimana kecerdasan jieunan tiasa ngadukung prosés produksi nyaéta ngolah bahan komposit anu diperkuat serat.
Dina jaringan produksi intelijen buatan anu nembé diadegkeun, para ilmuwan nuju ngulik kumaha intelijen buatan tiasa ngaoptimalkeun prosés produksi.Contona, dina tungtung loba ranté nilai dina aerospace atanapi rékayasa mékanis, alat mesin CNC ngolah kontur ahir komponén dijieunna tina komposit polimér bertulang serat.Prosés machining ieu nempatkeun tungtutan tinggi dina cutter panggilingan.Peneliti di Universitas Augsburg yakin yén kasebut nyaéta dimungkinkeun pikeun ngaoptimalkeun prosés machining ku ngagunakeun sensor nu ngawas sistem panggilingan CNC.Aranjeunna ayeuna nganggo intelijen buatan pikeun ngévaluasi aliran data anu disayogikeun ku sénsor ieu.
Prosés manufaktur industri biasana rumit pisan, sareng aya seueur faktor anu mangaruhan hasilna.Contona, alat-alat jeung alat ngolah gancang maké, utamana bahan teuas kayaning serat karbon.Ku alatan éta, kamampuan pikeun ngaidentipikasi sareng ngaduga tingkat ngagem kritis penting pisan pikeun nyayogikeun struktur komposit anu dipangkas sareng mesin anu berkualitas tinggi.Panalungtikan ngeunaan mesin panggilingan CNC industri nunjukeun yen téhnologi sensor luyu digabungkeun jeung kecerdasan jieunan bisa nyadiakeun prediksi jeung perbaikan misalna.
Mesin panggilingan CNC industri pikeun panalungtikan sensor ultrasonik.Sumber gambar: Sadaya hak ditangtayungan ku Universitas Augsburg
Paling mesin panggilingan CNC modern geus diwangun-di sensor dasar, kayaning ngarekam konsumsi énergi, gaya feed jeung torsi.Sanajan kitu, data ieu teu salawasna cukup pikeun ngabéréskeun detil rupa prosés panggilingan.Pikeun tujuan ieu, Universitas Augsburg parantos ngembangkeun sénsor ultrasonik pikeun nganalisa sora struktur sareng ngahijikeun kana mesin panggilingan CNC industri.Sensor ieu ngadeteksi sinyal sora terstruktur dina rentang ultrasonik dihasilkeun nalika panggilingan lajeng propagate ngaliwatan sistem ka sensor.
Sora struktur bisa narik kacindekan ngeunaan kaayaan prosés ngolah."Ieu indikator anu jadi bermakna pikeun urang salaku bowstring pikeun biola," dipedar Prof Markus Sause, diréktur jaringan produksi kecerdasan jieunan."Profésional musik tiasa langsung nangtukeun tina sora biola naha éta disetel sareng penguasaan alat musik."Tapi kumaha metoda ieu dilarapkeun ka alat mesin CNC?Pembelajaran mesin mangrupikeun konci.
Pikeun ngaoptimalkeun prosés panggilingan CNC dumasar kana data anu dirékam ku sénsor ultrasonik, panalungtik gawé bareng Sause ngagunakeun anu disebut pembelajaran mesin.Karakteristik tina sinyal akustik tiasa nunjukkeun kontrol prosés anu henteu nguntungkeun, anu nunjukkeun yén kualitas bagian giling goréng.Ku alatan éta, informasi ieu bisa dipaké pikeun langsung nyaluyukeun jeung ningkatkeun prosés panggilingan.Jang ngalampahkeun ieu, make data dirékam jeung kaayaan pakait (contona, alus atawa goréng processing) pikeun ngalatih algoritma.Lajeng, jalma anu ngajalankeun mesin panggilingan tiasa meta kana informasi status sistem dibere, atawa sistem bisa meta otomatis ngaliwatan programming.
Pembelajaran mesin henteu ngan ukur tiasa ngaoptimalkeun prosés panggilingan langsung dina workpiece, tapi ogé ngarencanakeun siklus pangropéa pabrik produksi sacara ékonomis-gancang.Komponén fungsional kedah dianggo dina mesin salami mungkin pikeun ningkatkeun efisiensi ékonomi, tapi gagal spontan anu disababkeun ku karusakan komponén kedah dihindari.
Pangropéa prediktif mangrupikeun metode dimana AI ngagunakeun data sénsor anu dikumpulkeun pikeun ngitung iraha bagéan kedah diganti.Pikeun mesin panggilingan CNC ditalungtik, algoritma ngakuan lamun ciri tangtu parobahan sinyal sora.Ku cara kieu, éta henteu ngan ukur tiasa ngaidentipikasi darajat ngagem tina alat mesin, tapi ogé ngaduga waktos anu leres pikeun ngarobih alat.Ieu sareng prosés intelijen jieunan sanésna dilebetkeun kana jaringan produksi intelijen buatan di Augsburg.Tilu organisasi mitra utama kolaborasi sareng fasilitas produksi anu sanés pikeun nyiptakeun jaringan manufaktur anu tiasa dikonfigurasi deui dina cara modular sareng dioptimalkeun bahan.
Ngajelaskeun seni heubeul balik tulangan serat munggaran industri urang, sarta boga pamahaman teleb élmu serat anyar jeung ngembangkeun hareup.
waktos pos: Oct-08-2021