Produkční síť AI v Augsburgu – DLR Lightweight Production Technology Center (ZLP), Fraunhofer IGCV a University of Augsburg používají ultrazvukové senzory ke korelaci zvuku s kvalitou zpracování kompozitních materiálů.
Ultrazvukový senzor nainstalovaný na CNC frézce pro sledování kvality obrábění.Zdroj obrázků: Všechna práva vyhrazena University of Augsburg
Výrobní síť Augsburg AI (Artificial Intelligence) založená v lednu 2021 se sídlem v Augsburgu v Německu sdružuje univerzitu v Augsburgu ve Fraunhoferu a výzkum v oblasti odlévání, kompozitních materiálů a technologie zpracování (Fraunhofer IGCV) a německou technologii lehké výroby. centrum.Německé středisko pro letectví a kosmonautiku (DLR ZLP).Účelem je společný výzkum výrobních technologií založených na umělé inteligenci na rozhraní mezi materiály, výrobními technologiemi a modelováním na základě dat.Příkladem aplikace, kde umělá inteligence může podpořit výrobní proces, je zpracování kompozitních materiálů vyztužených vlákny.
V nově zřízené produkční síti umělé inteligence vědci studují, jak umělá inteligence dokáže optimalizovat výrobní procesy.Například na konci mnoha hodnotových řetězců v letectví nebo strojírenství CNC obráběcí stroje zpracovávají konečné obrysy součástí vyrobených z polymerních kompozitů vyztužených vlákny.Tento proces obrábění klade vysoké nároky na frézu.Vědci z univerzity v Augsburgu věří, že je možné optimalizovat proces obrábění pomocí senzorů, které monitorují CNC frézovací systémy.V současnosti využívají umělou inteligenci k vyhodnocování datových toků poskytovaných těmito senzory.
Průmyslové výrobní procesy jsou obvykle velmi složité a existuje mnoho faktorů, které ovlivňují výsledky.Například zařízení a zpracovatelské nástroje se rychle opotřebovávají, zejména tvrdé materiály, jako jsou uhlíková vlákna.Schopnost identifikovat a předvídat kritické úrovně opotřebení je proto nezbytná pro poskytování vysoce kvalitních upravených a obrobených kompozitních struktur.Výzkum průmyslových CNC frézek ukazuje, že vhodné senzorové technologie v kombinaci s umělou inteligencí mohou takové předpovědi a vylepšení poskytnout.
Průmyslová CNC frézka pro výzkum ultrazvukových senzorů.Zdroj obrázků: Všechna práva vyhrazena University of Augsburg
Většina moderních CNC frézek má zabudované základní senzory, jako je záznam spotřeby energie, posuvové síly a krouticího momentu.Tyto údaje však nejsou vždy dostatečné k vyřešení jemných detailů procesu mletí.Za tímto účelem vyvinula univerzita v Augsburgu ultrazvukový senzor pro analýzu zvuku struktury a integrovala jej do průmyslové CNC frézky.Tyto senzory detekují strukturované zvukové signály v ultrazvukovém rozsahu generované během frézování a poté se šíří systémem do senzorů.
Struktura zvuku může vyvodit závěry o stavu procesu zpracování.„Toto je indikátor, který je pro nás stejně významný jako tětiva smyčec pro housle,“ vysvětlil prof. Markus Sause, ředitel produkční sítě umělé inteligence."Hudební profesionálové mohou podle zvuku houslí okamžitě určit, zda jsou naladěné a jak hráč ovládá nástroj."Jak se ale tato metoda uplatní u CNC obráběcích strojů?Klíčem je strojové učení.
Aby bylo možné optimalizovat proces CNC frézování na základě dat zaznamenaných ultrazvukovým senzorem, použili výzkumníci pracující se Sause takzvané strojové učení.Určité charakteristiky akustického signálu mohou indikovat nepříznivé řízení procesu, což ukazuje na špatnou kvalitu frézovaného dílu.Proto lze tyto informace použít k přímému nastavení a vylepšení procesu frézování.K tomu použijte zaznamenaná data a odpovídající stav (například dobré nebo špatné zpracování) k trénování algoritmu.Poté může osoba obsluhující frézku reagovat na prezentované informace o stavu systému nebo může systém reagovat automaticky prostřednictvím programování.
Strojové učení dokáže nejen optimalizovat proces frézování přímo na obrobku, ale také co nejhospodárněji plánovat cyklus údržby výrobního závodu.Funkční součásti musí pracovat ve stroji co nejdéle, aby se zlepšila ekonomická efektivita, ale je třeba se vyhnout spontánním poruchám způsobeným poškozením součástí.
Prediktivní údržba je metoda, při které umělá inteligence využívá shromážděná data ze senzorů k výpočtu, kdy by měly být díly vyměněny.U studované CNC frézky algoritmus rozpozná, kdy se změní určité charakteristiky zvukového signálu.Dokáže tak nejen identifikovat míru opotřebení obráběcího nástroje, ale také předvídat správný čas na výměnu nástroje.Tento a další procesy umělé inteligence jsou začleňovány do produkční sítě umělé inteligence v Augsburgu.Tři hlavní partnerské organizace spolupracují s dalšími výrobními závody na vytvoření výrobní sítě, kterou lze modulárně a materiálově optimalizovat.
Vysvětluje staré umění za prvním vyztužením vláken v tomto odvětví a má hluboké znalosti o nových vláknech a budoucím vývoji.
Čas odeslání: říjen-08-2021