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 şînkirina 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 lêkolîna 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 hilberînê yên li ser bingeha îstîxbarata sûnî di navbeyna materyal, teknolojiyên çêkirinê û modela-based daneyê de lêkolîn bikin.Nimûneyek serîlêdanek ku îstîxbarata sûnî dikare piştgiriyê 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 kereyê mêşan dide.Lekolînwanên li Zanîngeha Augsburgê bawer dikin ku bi karanîna senzorên ku pergalên pelixandina CNC-ê dişopînin gengaz e ku meriv pêvajoya makînekirinê xweşbîn bike.Ew naha îstîxbarata sûnî bikar tînin da ku pêlên daneyên 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 fîbera karbonê.Ji ber vê yekê, şiyana nasandin û pêşbînkirina astên cilê yên krîtîk ji bo peydakirina strukturên pêkhatî yên jêhatî û makînekirî yên bi kalîte pêdivî ye.Lêkolînên li ser makîneyên şînkirina pîşesazî CNC destnîşan dikin 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, wekî tomarkirina xerckirina enerjiyê, hêza xwarinê û torque.Lêbelê, ev dane her gav ne bes in ji bo çareserkirina hûrguliyên xweş ên pêvajoya şînbûnê.Ji bo vê armancê, Zanîngeha Augsburg ji bo analîzkirina dengê avahiyê senzorek ultrasonîk pêşxistiye û ew di makîneyek pîvaza CNC ya pîşesaziyê de yek kiriye.Van senzoran îşaretên dengê birêkûpêk di nav rêza ultrasonic de ku di dema şilkirinê de têne hilberandin tespît dikin û dûv re di nav pergalê de berbi sensoran belav dibin.
Dengê avahiyê dikare di derbarê rewşa pêvajoya pêvajoyê de encaman derxe.Prof. Markus Sause, derhênerê tora hilberîna îstîxbarata sûnî, rave kir: "Ev nîşanek e ku ji me re 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 ser 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 nîşana akustîk dibe ku kontrolkirina pêvajoyê ya nebaş destnîşan bikin, ku ev destnîşan dike ku kalîteya beşa şînayî 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 (mînak, pêvajoyek baş an xirab) bikar bînin da ku algorîtmayê perwerde bikin.Dûv re, kesê ku makîneya fêkiyê dixebitîne dikare li hember agahdariya rewşa pergalê ya pêşkêşkirî bertek nîşan bide, 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 bike.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 bêne dûr kirin.
Lênêrîna pêşbînîkirî rêbazek 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 dezgehên hilberînê yên din 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 rave dike, û têgihîştinek kûr a zanistiya fîberê ya nû û pêşkeftina pêşerojê heye.
Dema şandinê: Oct-08-2021