Augsburg AI framleiðslunetið-DLR Lightweight Production Technology Center (ZLP), Fraunhofer IGCV og Háskólinn í Augsburg nota úthljóðsskynjara til að tengja hljóð við gæði samsetts efnisvinnslu.
Úthljóðsskynjari settur upp á CNC fræsivél til að fylgjast með gæðum vinnslunnar.Myndheimild: Allur réttur áskilinn af háskólanum í Augsburg
Augsburg AI (gervigreind) framleiðslunetið, stofnað í janúar 2021 og með höfuðstöðvar í Augsburg, Þýskalandi, sameinar háskólann í Augsburg, Fraunhofer, og rannsóknir á steypu, samsettum efnum og vinnslutækni (Fraunhofer IGCV) og þýsku léttu framleiðslutæknina. miðja.Þýska Aerospace Center (DLR ZLP).Tilgangurinn er að rannsaka í sameiningu framleiðslutækni sem byggir á gervigreind á snertifleti milli efna, framleiðslutækni og gagnagrunnslíkana.Dæmi um forrit þar sem gervigreind getur stutt framleiðsluferlið er vinnsla á trefjastyrktum samsettum efnum.
Í nýstofnuðu framleiðsluneti gervigreindar eru vísindamenn að rannsaka hvernig gervigreind getur hagrætt framleiðsluferlum.Til dæmis, í lok margra virðiskeðja í geim- eða vélaverkfræði, vinna CNC vélar lokaútlínur íhluta úr trefjastyrktum fjölliða samsettum efnum.Þetta vinnsluferli gerir miklar kröfur til fræsunnar.Vísindamenn við háskólann í Augsburg telja að hægt sé að hámarka vinnsluferlið með því að nota skynjara sem fylgjast með CNC fræsukerfum.Þeir eru nú að nota gervigreind til að meta gagnastraumana sem þessir skynjarar veita.
Iðnaðarframleiðsluferli eru yfirleitt mjög flókin og það eru margir þættir sem hafa áhrif á niðurstöðurnar.Til dæmis slitna búnaður og vinnsluverkfæri hratt, sérstaklega hörð efni eins og koltrefjar.Þess vegna er hæfileikinn til að bera kennsl á og spá fyrir um mikilvæg slitstig nauðsynleg til að útvega hágæða snyrt og smíðað samsett mannvirki.Rannsóknir á iðnaðar CNC fræsivélum sýna að viðeigandi skynjaratækni ásamt gervigreind getur veitt slíkar spár og endurbætur.
Iðnaðar CNC fræsivél fyrir ultrasonic skynjararannsóknir.Myndheimild: Allur réttur áskilinn af háskólanum í Augsburg
Flestar nútíma CNC fræsar eru með innbyggða grunnskynjara, svo sem að skrá orkunotkun, fóðurkraft og tog.Hins vegar eru þessi gögn ekki alltaf fullnægjandi til að leysa fínar upplýsingar um mölunarferlið.Í þessu skyni hefur Háskólinn í Augsburg þróað úthljóðsskynjara til að greina uppbyggingarhljóð og samþætt hann í iðnaðar CNC fræsunarvél.Þessir skynjarar greina skipulögð hljóðmerki á úthljóðsviðinu sem myndast við mölun og dreifast síðan í gegnum kerfið til skynjaranna.
Uppbyggingarhljóðið getur dregið ályktanir um stöðu vinnsluferlisins.„Þetta er vísbending sem er jafn mikilvæg fyrir okkur og bogastrengur fyrir fiðlu,“ útskýrði prófessor Markus Sause, forstöðumaður gervigreindarframleiðslunetsins.„Tónlistarfólk getur strax ákvarðað út frá hljómi fiðlunnar hvort hún sé stillt og hvernig leikarinn ræður á hljóðfærinu.“En hvernig á þessi aðferð við um CNC vélar?Vélnám er lykillinn.
Til þess að hámarka CNC mölunarferlið byggt á gögnum sem skráð eru af ultrasonic skynjara, notuðu vísindamenn sem unnu með Sause svokallað vélanám.Ákveðnir eiginleikar hljóðmerkja geta bent til óhagstæðrar vinnslustýringar, sem gefur til kynna að gæði malaða hlutans séu léleg.Þess vegna er hægt að nota þessar upplýsingar til að stilla og bæta mölunarferlið beint.Til að gera þetta skaltu nota skráð gögn og samsvarandi ástand (til dæmis góða eða slæma vinnslu) til að þjálfa reikniritið.Þá getur sá sem stýrir mölunarvélinni brugðist við framkomnum kerfisstöðuupplýsingum, eða kerfið getur brugðist sjálfkrafa við með forritun.
Vélnám getur ekki aðeins hagrætt mölunarferlið beint á vinnustykkið heldur einnig skipulagt viðhaldsferil framleiðslustöðvarinnar eins hagkvæmt og mögulegt er.Virkir íhlutir þurfa að vinna í vélinni eins lengi og mögulegt er til að bæta hagkvæmni, en forðast verður sjálfsprottnar bilanir af völdum skemmda íhluta.
Forspárviðhald er aðferð þar sem gervigreind notar söfnuð skynjaragögn til að reikna út hvenær ætti að skipta um hluta.Fyrir CNC mölunarvélina sem verið er að rannsaka, greinir reikniritið þegar ákveðnir eiginleikar hljóðmerksins breytast.Þannig getur það ekki aðeins greint hversu slitið er á vinnsluverkfærinu heldur einnig spáð fyrir um réttan tíma til að skipta um verkfæri.Verið er að fella þetta og önnur gervigreindarferli inn í gervigreindarframleiðslunetið í Augsburg.Helstu samstarfsstofnanirnar þrjár eru í samstarfi við aðrar framleiðslustöðvar til að búa til framleiðslunet sem hægt er að endurstilla á mát- og efnisfínn hátt.
Útskýrir gamla listina á bak við fyrstu trefjastyrkingu iðnaðarins og hefur djúpstæðan skilning á nýjum trefjavísindum og framtíðarþróun.
Pósttími: Okt-08-2021