Augsburg AI istehsal şəbəkəsi-DLR Yüngül İstehsalat Texnologiyaları Mərkəzi (ZLP), Fraunhofer IGCV və Augsburg Universiteti səsi kompozit materialın emalı keyfiyyəti ilə əlaqələndirmək üçün ultrasəs sensorlarından istifadə edir.
Emal keyfiyyətinə nəzarət etmək üçün CNC freze maşınına quraşdırılmış ultrasəs sensoru.Şəkil mənbəyi: Bütün hüquqlar Augsburg Universiteti tərəfindən qorunur
Augsburg AI (Süni İntellekt) istehsal şəbəkəsi - 2021-ci ilin yanvarında yaradılmış və baş ofisi Almaniyanın Augsburq şəhərində yerləşir - Augsburg, Fraunhofer Universitetini və tökmə, kompozit materiallar və emal texnologiyası (Fraunhofer IGCV) və Alman yüngül istehsal texnologiyası üzrə tədqiqatları birləşdirir. Mərkəz.Alman Aerokosmik Mərkəzi (DLR ZLP).Məqsəd materiallar, istehsal texnologiyaları və verilənlərə əsaslanan modelləşdirmə arasındakı interfeysdə süni intellektə əsaslanan istehsal texnologiyalarını birgə araşdırmaqdır.Süni intellektin istehsal prosesini dəstəkləyə biləcəyi bir tətbiq nümunəsi liflə gücləndirilmiş kompozit materialların emalıdır.
Yeni qurulan süni intellekt istehsal şəbəkəsində alimlər süni intellektin istehsal proseslərini necə optimallaşdıra biləcəyini öyrənirlər.Məsələn, aerokosmik və ya maşınqayırma sahəsində bir çox dəyər zəncirinin sonunda CNC dəzgahları liflə gücləndirilmiş polimer kompozitlərdən hazırlanmış komponentlərin son konturlarını emal edir.Bu emal prosesi freze kəsicisinə yüksək tələblər qoyur.Auqsburq Universitetinin tədqiqatçıları hesab edirlər ki, CNC freze sistemlərinə nəzarət edən sensorlardan istifadə etməklə emal prosesini optimallaşdırmaq mümkündür.Onlar hazırda bu sensorlar tərəfindən təmin edilən məlumat axınlarını qiymətləndirmək üçün süni intellektdən istifadə edirlər.
Sənaye istehsalı prosesləri adətən çox mürəkkəbdir və nəticələrə təsir edən bir çox amillər var.Məsələn, avadanlıq və emal alətləri, xüsusilə karbon lifi kimi sərt materiallar tez köhnəlir.Buna görə də, kritik aşınma səviyyələrini müəyyən etmək və proqnozlaşdırmaq bacarığı yüksək keyfiyyətli işlənmiş və işlənmiş kompozit strukturları təmin etmək üçün vacibdir.Sənaye CNC freze maşınları üzərində aparılan araşdırmalar göstərir ki, müvafiq sensor texnologiyası süni intellektlə birləşərək bu cür proqnozlar və təkmilləşdirmələri təmin edə bilər.
Ultrasonik sensor tədqiqatı üçün sənaye CNC freze maşını.Şəkil mənbəyi: Bütün hüquqlar Augsburg Universiteti tərəfindən qorunur
Müasir CNC freze maşınlarının əksəriyyətində enerji istehlakı, qidalanma qüvvəsi və fırlanma anı qeyd etmək kimi daxili əsas sensorlar var.Bununla belə, bu məlumatlar freze prosesinin incə detallarını həll etmək üçün həmişə kifayət etmir.Bu məqsədlə, Augsburg Universiteti struktur səsini təhlil etmək üçün ultrasəs sensoru inkişaf etdirdi və onu sənaye CNC freze maşınına inteqrasiya etdi.Bu sensorlar freze zamanı yaranan ultrasəs diapazonunda strukturlaşdırılmış səs siqnallarını aşkar edir və sonra sistem vasitəsilə sensorlara yayılır.
Quruluş səsi emal prosesinin vəziyyəti haqqında nəticə çıxara bilər.Süni intellekt istehsal şəbəkəsinin direktoru Prof. Markus Sause, “Bu, bizim üçün kaman siminin skripka üçün əhəmiyyəti qədər əhəmiyyətli bir göstəricidir” dedi.“Musiqi mütəxəssisləri skripkanın səsindən onun köklənib-qurulmadığını və ifaçının aləti necə mənimsədiyini dərhal müəyyən edə bilərlər”.Bəs bu üsul CNC dəzgahlarına necə aiddir?Maşın öyrənməsi açardır.
Ultrasəs sensoru tərəfindən qeydə alınan məlumatlar əsasında CNC freze prosesini optimallaşdırmaq üçün Sause ilə işləyən tədqiqatçılar sözdə maşın öyrənməsindən istifadə etdilər.Akustik siqnalın müəyyən xüsusiyyətləri prosesə nəzarətin əlverişsiz olduğunu göstərə bilər ki, bu da frezelənmiş hissənin keyfiyyətinin zəif olduğunu göstərir.Buna görə də, bu məlumat freze prosesini birbaşa tənzimləmək və təkmilləşdirmək üçün istifadə edilə bilər.Bunu etmək üçün, alqoritmi öyrətmək üçün qeydə alınmış məlumatları və müvafiq dövləti (məsələn, yaxşı və ya pis emal) istifadə edin.Bundan sonra, freze maşınını idarə edən şəxs təqdim olunan sistem statusu məlumatlarına reaksiya verə bilər və ya sistem proqramlaşdırma vasitəsilə avtomatik reaksiya verə bilər.
Maşın öyrənməsi təkcə iş parçası üzərində freze prosesini optimallaşdıra bilməz, həm də istehsal zavodunun texniki xidmət dövrünü mümkün qədər qənaətlə planlaşdıra bilər.İqtisadi səmərəliliyi artırmaq üçün funksional komponentlər maşında mümkün qədər uzun müddət işləməlidir, lakin komponentlərin zədələnməsi nəticəsində yaranan kortəbii nasazlıqların qarşısını almaq lazımdır.
Proqnozlaşdırılan texniki xidmət süni intellektin hissələrin nə vaxt dəyişdirilməli olduğunu hesablamaq üçün toplanmış sensor məlumatlarından istifadə etdiyi bir üsuldur.Tədqiq olunan CNC freze maşını üçün alqoritm səs siqnalının müəyyən xüsusiyyətlərinin nə vaxt dəyişdiyini tanıyır.Beləliklə, o, yalnız emal alətinin aşınma dərəcəsini müəyyən edə bilməz, həm də aləti dəyişdirmək üçün düzgün vaxtı proqnozlaşdıra bilər.Bu və digər süni intellekt prosesləri Auqsburqdakı süni intellekt istehsal şəbəkəsinə daxil edilir.Üç əsas tərəfdaş təşkilat modul və material baxımından optimallaşdırılmış şəkildə yenidən konfiqurasiya edilə bilən istehsal şəbəkəsi yaratmaq üçün digər istehsal müəssisələri ilə əməkdaşlıq edir.
Sənayenin ilk lif möhkəmləndirilməsinin arxasında duran köhnə sənəti izah edir və yeni lif elmi və gələcək inkişafı haqqında dərin anlayışa malikdir.
Göndərmə vaxtı: 08 oktyabr 2021-ci il