ភាពវៃឆ្លាតសិប្បនិមិត្ត ធ្វើឱ្យ CNC Milling នៃសារធាតុ Carbon Fiber Reinforced Composites |ពិភពលោកសម្ភារៈសមាសធាតុ

បណ្តាញផលិតកម្ម Augsburg AI-DLR Lightweight Production Technology Center (ZLP), Fraunhofer IGCV និងសាកលវិទ្យាល័យ Augsburg-ប្រើឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា ultrasonic ដើម្បីទាក់ទងសំឡេងជាមួយនឹងគុណភាពនៃដំណើរការសម្ភារៈសមាសធាតុ។
ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា ultrasonic ដែលបានដំឡើងនៅលើម៉ាស៊ីនកិន CNC ដើម្បីត្រួតពិនិត្យគុណភាពនៃម៉ាស៊ីន។ប្រភពរូបភាព៖ រក្សាសិទ្ធិគ្រប់យ៉ាងដោយសាកលវិទ្យាល័យ Augsburg
បណ្តាញផលិតកម្ម Augsburg AI (Artificial Intelligence) ដែលបង្កើតឡើងក្នុងខែមករា ឆ្នាំ 2021 និងមានទីស្នាក់ការនៅទីក្រុង Augsburg ប្រទេសអាឡឺម៉ង់ នាំមកនូវសាកលវិទ្យាល័យ Augsburg, Fraunhofer និងការស្រាវជ្រាវលើការសម្ដែង សម្ភារៈផ្សំ និងបច្ចេកវិទ្យាកែច្នៃ (Fraunhofer IGCV) និងបច្ចេកវិទ្យាផលិតកម្មទម្ងន់ស្រាលរបស់អាល្លឺម៉ង់។ កណ្តាល។មជ្ឈមណ្ឌលអវកាសអាឡឺម៉ង់ (DLR ZLP) ។គោលបំណងគឺដើម្បីស្រាវជ្រាវរួមគ្នានូវបច្ចេកវិទ្យាផលិតដែលផ្អែកលើបញ្ញាសិប្បនិមិត្ត នៅឯចំណុចប្រទាក់រវាងសម្ភារៈ បច្ចេកវិទ្យាផលិតកម្ម និងការធ្វើគំរូផ្អែកលើទិន្នន័យ។ឧទាហរណ៍នៃកម្មវិធីដែលបញ្ញាសិប្បនិមិត្តអាចគាំទ្រដល់ដំណើរការផលិតគឺការកែច្នៃសម្ភារៈផ្សំដែលពង្រឹងសរសៃ។
នៅក្នុងបណ្តាញផលិតកម្មបញ្ញាសិប្បនិមិត្តដែលបានបង្កើតថ្មី អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រកំពុងសិក្សាពីរបៀបដែលបញ្ញាសិប្បនិម្មិតអាចបង្កើនប្រសិទ្ធភាពដំណើរការផលិត។ជាឧទាហរណ៍ នៅចុងបញ្ចប់នៃខ្សែសង្វាក់តម្លៃជាច្រើននៅក្នុងលំហអាកាស ឬវិស្វកម្មមេកានិក ឧបករណ៍ម៉ាស៊ីន CNC ដំណើរការវណ្ឌវង្កចុងក្រោយនៃសមាសធាតុដែលធ្វើពីសមាសធាតុប៉ូលីម៊ែរដែលពង្រឹងសរសៃ។ដំណើរការម៉ាស៊ីននេះដាក់តម្រូវការខ្ពស់លើឧបករណ៍កាត់កិន។អ្នកស្រាវជ្រាវនៅសាកលវិទ្យាល័យ Augsburg ជឿថាវាអាចទៅរួចក្នុងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពដំណើរការម៉ាស៊ីនដោយប្រើឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាដែលត្រួតពិនិត្យប្រព័ន្ធកិន CNC ។បច្ចុប្បន្នពួកគេកំពុងប្រើប្រាស់បញ្ញាសិប្បនិម្មិត ដើម្បីវាយតម្លៃការផ្សាយទិន្នន័យដែលផ្តល់ដោយឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាទាំងនេះ។
ដំណើរការផលិតឧស្សាហកម្មជាធម្មតាមានភាពស្មុគស្មាញខ្លាំង ហើយមានកត្តាជាច្រើនដែលប៉ះពាល់ដល់លទ្ធផល។ជាឧទាហរណ៍ ឧបករណ៍ និងឧបករណ៍កែច្នៃពាក់យ៉ាងលឿន ជាពិសេសសម្ភារៈរឹង ដូចជាកាបូនសរសៃ។ដូច្នេះ សមត្ថភាពក្នុងការកំណត់អត្តសញ្ញាណ និងទស្សន៍ទាយកម្រិតនៃការពាក់ដ៏សំខាន់គឺចាំបាច់ដើម្បីផ្តល់នូវរចនាសម្ព័ន្ធសមាសធាតុដែលតុបតែង និងម៉ាស៊ីនដែលមានគុណភាពខ្ពស់។ការស្រាវជ្រាវលើម៉ាស៊ីនកិន CNC ឧស្សាហកម្មបង្ហាញថាបច្ចេកវិទ្យាឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាសមស្របរួមបញ្ចូលគ្នាជាមួយបញ្ញាសិប្បនិម្មិតអាចផ្តល់នូវការព្យាករណ៍ និងការកែលម្អបែបនេះ។
ម៉ាស៊ីនកិន CNC ឧស្សាហកម្មសម្រាប់ការស្រាវជ្រាវឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា ultrasonic ។ប្រភពរូបភាព៖ រក្សាសិទ្ធិគ្រប់យ៉ាងដោយសាកលវិទ្យាល័យ Augsburg
ម៉ាស៊ីនកិន CNC ទំនើបភាគច្រើនមានឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាមូលដ្ឋានដែលភ្ជាប់មកជាមួយ ដូចជាការកត់ត្រាការប្រើប្រាស់ថាមពល កម្លាំងចំណី និងកម្លាំងបង្វិលជុំ។ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ទិន្នន័យទាំងនេះមិនតែងតែគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីដោះស្រាយព័ត៌មានលម្អិតនៃដំណើរការកិននោះទេ។ដល់ទីបញ្ចប់នេះ សាកលវិទ្យាល័យ Augsburg បានបង្កើតឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា ultrasonic សម្រាប់ការវិភាគសំឡេងរចនាសម្ព័ន្ធ និងបញ្ចូលវាទៅក្នុងម៉ាស៊ីនកិន CNC ឧស្សាហកម្ម។ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាទាំងនេះរកឃើញសញ្ញាសំឡេងដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធនៅក្នុងជួរ ultrasonic ដែលត្រូវបានបង្កើតកំឡុងពេលកិន ហើយបន្ទាប់មកផ្សព្វផ្សាយតាមរយៈប្រព័ន្ធទៅកាន់ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា។
សំឡេងនៃរចនាសម្ព័ន្ធអាចទាញការសន្និដ្ឋានអំពីស្ថានភាពនៃដំណើរការដំណើរការ។សាស្ត្រាចារ្យ Markus Sause នាយកបណ្តាញផលិតបញ្ញាសិប្បនិម្មិតបានពន្យល់ថា "នេះគឺជាសូចនាករដែលមានអត្ថន័យសម្រាប់យើង ដូចជាខ្សែធ្នូគឺសម្រាប់វីយូឡុង"។"អ្នកជំនាញខាងតន្ត្រីអាចកំណត់ភ្លាមៗពីសំឡេងរបស់វីយូឡុងថាតើវាត្រូវបានសម្រួល និងជំនាញរបស់អ្នកលេងឧបករណ៍ភ្លេងដែរឬទេ"។ប៉ុន្តែតើវិធីសាស្រ្តនេះអនុវត្តចំពោះឧបករណ៍ម៉ាស៊ីន CNC យ៉ាងដូចម្តេច?ការរៀនម៉ាស៊ីនគឺជាគន្លឹះ។
ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពដំណើរការកិន CNC ដោយផ្អែកលើទិន្នន័យដែលបានកត់ត្រាដោយឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា ultrasonic អ្នកស្រាវជ្រាវដែលធ្វើការជាមួយ Sause បានប្រើអ្វីដែលគេហៅថា machine learning ។លក្ខណៈជាក់លាក់នៃសញ្ញាសូរស័ព្ទអាចបង្ហាញពីការគ្រប់គ្រងដំណើរការមិនអំណោយផល ដែលបង្ហាញថាគុណភាពនៃផ្នែកកិនគឺអន់។ដូច្នេះព័ត៌មាននេះអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីកែតម្រូវដោយផ្ទាល់ និងកែលម្អដំណើរការកិន។ដើម្បីធ្វើដូច្នេះ សូមប្រើទិន្នន័យដែលបានកត់ត្រា និងស្ថានភាពដែលត្រូវគ្នា (ឧទាហរណ៍ ដំណើរការល្អ ឬអាក្រក់) ដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលក្បួនដោះស្រាយ។បន្ទាប់មក អ្នកដែលដំណើរការម៉ាស៊ីនកិនអាចប្រតិកម្មទៅនឹងព័ត៌មានស្ថានភាពប្រព័ន្ធដែលបានបង្ហាញ ឬប្រព័ន្ធអាចប្រតិកម្មដោយស្វ័យប្រវត្តិតាមរយៈការសរសេរកម្មវិធី។
ការរៀនម៉ាស៊ីនមិនត្រឹមតែអាចបង្កើនប្រសិទ្ធភាពដំណើរការកិនដោយផ្ទាល់លើស្នាដៃប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងរៀបចំផែនការវដ្តនៃការថែទាំរោងចក្រផលិតតាមបែបសេដ្ឋកិច្ចតាមដែលអាចធ្វើទៅបាន។សមាសធាតុមុខងារត្រូវធ្វើការនៅក្នុងម៉ាស៊ីនឱ្យបានយូរតាមដែលអាចធ្វើទៅបាន ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពសេដ្ឋកិច្ច ប៉ុន្តែការបរាជ័យដោយឯកឯងដែលបណ្តាលមកពីការខូចខាតសមាសធាតុត្រូវតែត្រូវបានជៀសវាង។
ការថែរក្សាការទស្សន៍ទាយគឺជាវិធីសាស្រ្តមួយដែល AI ប្រើប្រាស់ទិន្នន័យឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាដែលបានប្រមូលដើម្បីគណនានៅពេលដែលផ្នែកគួរតែត្រូវបានជំនួស។សម្រាប់ម៉ាស៊ីនកិន CNC ដែលកំពុងសិក្សា ក្បួនដោះស្រាយទទួលស្គាល់នៅពេលដែលលក្ខណៈជាក់លាក់នៃសញ្ញាសំឡេងផ្លាស់ប្តូរ។នៅក្នុងវិធីនេះ វាមិនត្រឹមតែអាចកំណត់អត្តសញ្ញាណកម្រិតនៃការពាក់របស់ឧបករណ៍ម៉ាស៊ីនប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែវាក៏អាចព្យាករណ៍ពីពេលវេលាត្រឹមត្រូវក្នុងការផ្លាស់ប្តូរឧបករណ៍ផងដែរ។ដំណើរការនេះ និងដំណើរការបញ្ញាសិប្បនិមិត្តផ្សេងទៀតកំពុងត្រូវបានដាក់បញ្ចូលទៅក្នុងបណ្តាញផលិតកម្មបញ្ញាសិប្បនិម្មិតនៅ Augsburg។អង្គការដៃគូសំខាន់ទាំងបីកំពុងសហការជាមួយកន្លែងផលិតផ្សេងទៀតដើម្បីបង្កើតបណ្តាញផលិតកម្មដែលអាចត្រូវបានកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធឡើងវិញក្នុងលក្ខណៈម៉ូឌុល និងសម្ភារៈ - ធ្វើឱ្យប្រសើរ។
ពន្យល់ពីសិល្បៈចាស់នៅពីក្រោយការពង្រឹងសរសៃលើកដំបូងរបស់ឧស្សាហកម្ម ហើយមានការយល់ដឹងស៊ីជម្រៅអំពីវិទ្យាសាស្ត្រសរសៃថ្មី និងការអភិវឌ្ឍន៍នាពេលអនាគត។


ពេលវេលាបង្ហោះ៖ ថ្ងៃទី ០៨ តុលា ២០២១