Аугсбургдагы AI өндүрүш тармагы-DLR Lightweight Production Technology Center (ZLP), Fraunhofer IGCV жана Аугсбург университети үндү композиттик материалды иштетүүнүн сапаты менен салыштыруу үчүн ультраүн датчиктерди колдонушат.
иштетүү сапатын көзөмөлдөө үчүн CNC фрезер орнотулган УЗИ сенсор.Сүрөт булагы: Бардык укуктар Аугсбург университети тарабынан корголгон
Augsburg AI (Жасалма интеллект) өндүрүш тармагы 2021-жылдын январында түзүлгөн жана штаб-квартирасы Германиянын Аугсбург шаарында жайгашкан - Аугсбург университетин, Фраунгоферди жана куюу, композиттик материалдар жана кайра иштетүү технологиясы (Fraunhofer IGCV) жана немис жеңил өндүрүш технологиясы боюнча изилдөөлөрдү бириктирет. Борбор.Германиянын аэрокосмостук борбору (DLR ZLP).Максаты - материалдар, өндүрүш технологиялары жана маалыматтарга негизделген моделдөө ортосундагы интерфейсте жасалма интеллектке негизделген өндүрүш технологияларын биргелешип изилдөө.Жасалма интеллект өндүрүш процессин колдой турган колдонмонун мисалы була менен бекемделген композиттик материалдарды иштетүү.
Жаңы түзүлгөн жасалма интеллект өндүрүш тармагында илимпоздор жасалма интеллект өндүрүш процесстерин кантип оптималдаштыра аларын изилдеп жатышат.Мисалы, аэрокосмостук же машина куруудагы көптөгөн нарк чынжырларынын аягында CNC станоктору була менен бекемделген полимердик композиттерден жасалган компоненттердин акыркы контурларын иштетет.Бул иштетүү процесси фрезерге жогорку талаптарды коёт.Аугсбург университетинин изилдөөчүлөрү CNC фрезердик системаларын көзөмөлдөгөн сенсорлорду колдонуу менен иштетүү процессин оптималдаштырууга болот деп эсептешет.Учурда алар бул сенсорлор тарабынан берилген маалымат агымдарын баалоо үчүн жасалма интеллектти колдонуп жатышат.
Өнөр жай өндүрүш процесстери, адатта, өтө татаал жана натыйжаларга таасир этүүчү көптөгөн факторлор бар.Мисалы, жабдуулар жана кайра иштетүү аспаптар, мисалы, көмүртек була сыяктуу катуу материалдар, тез эскирүүдө.Ошондуктан, критикалык эскирүү деңгээлин аныктоо жана алдын ала билүү жөндөмү жогорку сапаттагы кесилген жана иштетилген композиттик структураларды камсыз кылуу үчүн абдан маанилүү.Өнөр жай CNC фрезердик станокторду изилдөө жасалма интеллект менен айкалыштырылган тиешелүү сенсордук технология мындай божомолдорду жана өркүндөтүүнү камсыз кыла аларын көрсөтүп турат.
УЗИ сенсор изилдөө үчүн өнөр жай CNC фрезер.Сүрөт булагы: Бардык укуктар Аугсбург университети тарабынан корголгон
Көпчүлүк заманбап CNC фрезердик станокторунда энергия керектөөнү, тоют күчүн жана моментти жазуу сыяктуу негизги сенсорлор орнотулган.Бирок, бул маалыматтар майдалоо процессинин майда-чүйдөсүнө чейин чечүү үчүн дайыма эле жетиштүү боло бербейт.Ушул максатта, Аугсбург университети структуралык үндү талдоо үчүн ультра үндүк сенсорду иштеп чыкты жана аны өнөр жайлык CNC фрезердик станокуна бириктирди.Бул сенсорлор фрезерлөө учурунда пайда болгон ультраүн диапазонунда структураланган үн сигналдарын аныктап, андан кийин система аркылуу сенсорлорго тарайт.
Түзүлүшү үн кайра иштетүү жараянынын абалы жөнүндө тыянак чыгара алат.Жасалма интеллект өндүрүш тармагынын директору, профессор Маркус Соус: «Бул биз үчүн жаанын жиби скрипка үчүн кандай мааниге ээ болсо, ошондой эле маанилүү көрсөткүч», - деп түшүндүрдү.«Музыка адистери скрипканын үнүнөн анын күүгө салынганын жана оюнчунун аспапты чеберчилигин дароо аныктай алышат».Бирок бул ыкма CNC станокторуна кандайча колдонулат?Машина үйрөнүү негизги болуп саналат.
УЗИ сенсору тарабынан жазылган маалыматтардын негизинде CNC фрезер процессин оптималдаштыруу үчүн, Sause менен иштеген изилдөөчүлөр машина үйрөнүү деп аталган ыкманы колдонушкан.Акустикалык сигналдын айрым мүнөздөмөлөрү процесстин жагымсыз башкаруусунан кабар бериши мүмкүн, бул майдаланган тетиктин сапаты начар экендигин көрсөтүп турат.Демек, бул маалымат фрезерлөө процессин түз тууралоо жана жакшыртуу үчүн колдонулушу мүмкүн.Бул үчүн, алгоритмди үйрөтүү үчүн жазылган маалыматтарды жана тиешелүү абалды (мисалы, жакшы же жаман иштетүү) колдонуңуз.Андан кийин, фрезердик станокту иштеткен адам берилген системанын абалы жөнүндө маалыматка жооп бере алат же система программалоо аркылуу автоматтык түрдө жооп бере алат.
Машина менен үйрөнүү фрезерлөө процессин түз эле даярдалган бөлүгүн оптималдаштырбастан, ошондой эле өндүрүштүк цехтин тейлөө циклин мүмкүн болушунча үнөмдүү пландаштыра алат.Функционалдык компоненттер экономикалык эффективдүүлүктү жогорулатуу үчүн машинада мүмкүн болушунча узак иштеши керек, бирок тетиктердин бузулушунан келип чыккан стихиялуу бузулуулардан качуу керек.
Болжолдуу тейлөө - бул AI бөлүктөрү качан алмаштырылышы керектигин эсептөө үчүн чогултулган сенсор маалыматтарын колдонгон ыкма.Изилдеп жаткан CNC фрезердик станок үчүн, алгоритм үн сигналынын айрым мүнөздөмөлөрү өзгөргөндө тааныйт.Ошентип, ал механикалык инструменттин эскирүү даражасын гана аныктабастан, ошондой эле аспапты өзгөртүү үчүн туура убакытты алдын ала айта алат.Бул жана башка жасалма интеллект процесстери Аугсбургдагы жасалма интеллект өндүрүшүнүн тармагына киргизилүүдө.Үч негизги өнөктөш уюмдар модулдук жана материалды оптималдаштырылган түрдө кайра конфигурациялоого мүмкүн болгон өндүрүш тармагын түзүү үчүн башка өндүрүштүк объектилер менен кызматташып жатышат.
Өнөр жайдын биринчи жипчесин бекемдөөнүн артындагы эски искусствону түшүндүрөт жана жаңы була илимин жана келечектеги өнүгүүнү терең түшүнөт.
Посттун убактысы: 08-окт.2021