Îstixbarata Hunerî Çêkirina CNC ya Pêkhateyên Pêvekirî yên Karbonê xweştir dike |Cîhana Materyalên Pêkhatî

Tora hilberîna Augsburg AI-DLR Navenda Teknolojiya Hilberîna Sivik (ZLP), Fraunhofer IGCV û Zanîngeha Augsburg-sensorên ultrasonîk bikar tînin da ku deng bi kalîteya hilberandina materyalê ya pêkhatî re têkildar bikin.
Sensorek ultrasonic ku li ser makîneyek şînahiya CNC-ê hatî saz kirin da ku kalîteya makîneyê bişopîne.Çavkaniya wêneyê: Hemî maf ji hêla Zanîngeha Augsburg ve parastî ne
Tora hilberînê ya Augsburg AI (Îstîxbarata Artificial)-ku di Çile 2021-an de hatî damezrandin û navenda wê li Augsburg, Almanya ye- Zanîngeha Augsburg, Fraunhofer, û lêkolînên li ser avêtin, materyalên pêkhatî û teknolojiya pêvajoyê (Fraunhofer IGCV) û teknolojiya hilberîna sivik a Alman tîne cem hev. navîne.Navenda Asmanî ya Alman (DLR ZLP).Armanc ew e ku bi hev re li teknolojiyên hilberîna-bingeha îstîxbarata sûnî di navbeyna materyal, teknolojiyên çêkirinê û modela-based daneyê de lêkolîn bikin.Nimûneyek serîlêdanek ku tê de îstîxbarata sûnî dikare piştgirî bide pêvajoya hilberînê, hilberandina materyalên pêkhatî yên fîber-hêzkirî ye.
Di tora hilberîna îstîxbarata sûnî ya nû damezrandî de, zanyar lêkolîn dikin ka îstîxbarata sûnî çawa dikare pêvajoyên hilberînê xweşbîn bike.Mînakî, di dawiya gelek zincîreyên nirxê de di endezyariya hewavanî an mekanîkî de, amûrên makîneya CNC xêzên paşîn ên pêkhateyên ku ji pêkhateyên polîmer ên bi fîber-hêzkirî hatine çêkirin pêvajoyê dikin.Ev pêvajoya makînasyonê daxwazên mezin li ser qursa mîladê dixe.Lekolînwanên li Zanîngeha Augsburgê bawer dikin ku bi karanîna senzorên ku pergalên qirkirina CNC-ê dişopînin gengaz e ku meriv pêvajoya makînekirinê xweşbîn bike.Ew naha îstîxbarata sûnî bikar tînin da ku pêlên daneya ku ji hêla van sensoran ve têne peyda kirin binirxînin.
Pêvajoyên hilberîna pîşesaziyê bi gelemperî pir tevlihev in, û gelek faktor hene ku bandorê li encaman dikin.Mînakî, alav û amûrên pêvajoyê zû diqelişin, nemaze materyalên hişk ên wekî fiber karbonê.Ji ber vê yekê, şiyana naskirin û pêşbînkirina astên cilê yên krîtîk ji bo peydakirina strukturên pêkhatî yên xêzkirî û makînekirî yên jêhatî pêdivî ye.Lêkolînên li ser makîneyên şînkirina pîşesazî CNC destnîşan dike ku teknolojiya senzorê ya guncan bi îstîxbarata sûnî re dikare pêşbînî û çêtirkirinên weha peyda bike.
Ji bo lêkolîna senzorê ya ultrasonic makîneya rijandina CNC ya pîşesaziyê.Çavkaniya wêneyê: Hemî maf ji hêla Zanîngeha Augsburg ve parastî ne
Pir makîneyên nûjen ên nûjen ên CNC xwedan senzorên bingehîn in, wek tomarkirina xerckirina enerjiyê, hêza xwarinê û torque.Lêbelê, ev dane her gav ne bes in ji bo çareserkirina hûrguliyên hûrgelê yên pêvajoya qirkirinê.Ji bo vê armancê, Zanîngeha Augsburg ji bo analîzkirina dengê avahiyê senzorek ultrasonîk pêşxistiye û ew di nav makîneyek pezkirina CNC ya pîşesaziyê de yek kiriye.Van senzoran îşaretên dengê birêkûpêk di rêza ultrasonic de ku di dema şilkirinê de têne hilberandin tespît dikin û dûv re bi pergalê berbi senzoran belav dibin.
Dengê avahî dikare di derbarê rewşa pêvajoya pêvajoyê de encaman derxe.Markus Sause, derhênerê tora hilberîna îstîxbarata sûnî, rave kir: "Ev nîşanek e ku ji bo me bi qasî têlên kemanê watedar e.""Pêsporên muzîkê dikarin tavilê ji dengê kemanê diyar bikin ka ew lêkûpêk e û hostatiya lîstikvan a amûrê heye."Lê ev rêbaz çawa li amûrên makîneya CNC-ê tête bikar anîn?Fêrbûna makîneyê sereke ye.
Ji bo ku li ser bingeha daneyên ku ji hêla senzorê ultrasonic ve hatî tomarkirin pêvajoya rijandina CNC xweşbîn bikin, lêkolînerên ku bi Sause re dixebitin bi navê fêrbûna makîneyê bikar anîn.Hin taybetmendiyên sînyala akustîk dibe ku kontrolkirina pêvajoyê ya nebaş destnîşan bikin, ku ev yek destnîşan dike ku kalîteya beşa qelandî nebaş e.Ji ber vê yekê, ev agahdarî dikare were bikar anîn da ku rasterast birêkûpêk û baştirkirina pêvajoya şînbûnê.Ji bo vê yekê, daneyên tomarkirî û rewşa têkildar (mînakî, pêvajoyek baş an xirab) bikar bînin da ku algorîtmayê perwerde bikin.Dûv re, kesê ku makîneya şilkirinê dixebitîne dikare li hember agahdariya rewşa pergalê ya pêşkêşkirî reaksiyonê bike, an jî pergal dikare bixweber bi bernamekirinê re bertek nîşan bide.
Fêrbûna makîneyê ne tenê dikare pêvajoya rijandinê rasterast li ser perçeya xebatê xweşbîn bike, lê di heman demê de heya ku gengaz dibe çerxa lênihêrîna nebatê hilberînê jî plansaz dike.Pêdivî ye ku hêmanên fonksiyonel heya ku gengaz be di makîneyê de bixebitin da ku karbidestiya aborî baştir bikin, lê divê têkçûnên xwebexş ên ku ji zirara pêkhateyê têne derxistin werin dûr xistin.
Lênêrîna pêşbînîkirî rêgezek e ku tê de AI daneyên senzorê yên berhevkirî bikar tîne da ku hesab bike ka kengê divê parçe werin guheztin.Ji bo makîneya milling CNC ya di bin lêkolînê de, algorîtma dema ku hin taybetmendiyên nîşana deng diguhezin nas dike.Bi vî rengî, ew ne tenê dikare asta kinbûna amûra makîneyê nas bike, lê di heman demê de dema rast a guheztina amûrê jî pêşbîn bike.Ev û pêvajoyên din ên îstîxbarata sûnî li Augsburgê di nav tora hilberîna îstîxbarata sûnî de têne hev kirin.Sê rêxistinên hevpar ên sereke bi saziyên din ên hilberînê re hevkariyê dikin da ku torgilokek hilberînê biafirînin ku dikare bi rengek modular û maddî-optimîzekirî ji nû ve were mîheng kirin.
Hunera kevn a li pişt bihêzkirina fîberê ya yekem a pîşesaziyê vedibêje, û xwedan têgihiştinek kûr a zanistiya fîberê ya nû û pêşkeftina pêşerojê ye.


Dema şandinê: Oct-08-2021