Karmid pähklid, mis lõksad arukalt

30 полезных автотоваров с Aliexpress, которые упростят жизнь любому автовладельцу / Алиэкспресс 2018 (Juuli 2019).

Anonim

Keevitamine, trükkimine, betooni purustamine - Empa meeskond jälgib mürarikkaid protsesse kunstliku luure abil. Nii võite sõna otseses mõttes kuulata tootmisvigu ja vahetuid õnnetusi.

Kilian Wasmer, Empa laboris Advanced Materials Processing, Thun, räägib rääkides nii, nagu ei suuda ta ise edulugu uskuda. Hiljuti patentis ta koos oma meeskonnaga komplekssete tootmisprotsesside jälgimise süsteemi, mida saab kasutada laias valikus olukorras - kuigi selle idee väljavaated ei tundunud esialgu üldse eriti heaks. "Ma rääkisin oma partneritele, et ma hindasin eduvõimalusi ligikaudu 5 protsendi võrra, kuid me tahaksime ikkagi minna, " meenutab Wasmer projekti alguses.

Pikk lööb betoonile

Eespool nimetatud partner on Selfrag AG, kes asub Berni lähedal asuvast Kerzerist. Ettevõte toodab kõrgsurve generaatorit, mis võib eelkonditsioneerida või isegi purustada betooni, kasutades välkkiiret. Erinevalt hammasrattast, mille tulemuseks on teravate servadega betooni splitkivil, on see meetod suuteline betooni purustama kruusa, liiva ja tsemendi põhikomponentidega, mis võimaldab neid täies ulatuses ringlusse võtta.

Empa teadlased alustasid Plexiglasist väikeste katsekehade pommitamist kõrgepingeliste välgupoldidega. Kõigi välkpoltide akustiline allkiri registreeriti ja vastav pleksikruvi katsekeha uuriti mikroskoobi all olevate pragude ja pinnakahjustuste suhtes. Meeskonna tehisintellekti spetsialist Sergey Shevchik katsetasid mitmesuguseid strateegiaid, et tuvastada andmete levitavaid mustreid. Lõppkokkuvõttes ei suutnud ta mitte ainult edukaid välkkiireid eristades vastamisi, vaid ka pinnatööde tuvastamist. Esimest korda andis Selfrag online-seirevõimaluse välgutehnoloogiale.

Edukas reaalajas välk analüüsi andis meeskonnale idee analüüsida ka muid väga mürarohkeid protsesse: squeaking, gravitatsioonimasinad.

Kui laagrid haaravad kinni ja masinad surevad

Kui rull-laagrid ja muud liikuvad metallosad ei ole korralikult õlitatud, võivad need purustada. Probleem põhjustab kogu maailmas märkimisväärset kahju. Kahjuks tuvastavad tundlikele komponentidele integreeritud temperatuuri andurid ainult temperatuuri tõusu, kui purustamine on alanud ja osad on juba hävitatud.

Kuid lihtsalt, et masinas midagi kriipsub, ei tähenda tingimata, et masin vajab täielikku läbivaatamist. Igaüks, kes demonteerib ja teenindab oma tootmismasinaid sagedamini kui vaja, põhjustab tarbetuid kulutusi. Ent need, kes liiga kaua ootavad, ohustavad liikuva osa kaotamist, purustamist ja masina teiste osade hävitamist, mis oleks katastroofiline. Eesmärk on seega kuulda "otsustavat" kriipsutamist müra kakofoonist - ja peatada masin õigel ajal, enne kui see on kahjustatud.

Wasmeri meeskond lubas, et karastatud terasest laager hõõruda vastu malmist baasi trimeomeetril, hõõrdumise mõõtmiseks, müra registreerimiseks, katse katkestamiseks erinevates faasides ja kahjustuste uurimiseks mikroskoobi all. Empa teadlased suutsid seda kakofooniat tunda silmapaistvalt. Nüüd on nad võimelised tuvastama 80-protsendilise kindlusega segamist. Veelgi olulisem on aga: kriitilist eelkontrollifaasi saab tunnistada 65-protsendilise kindlusega - ja isegi ennustada mõni minut enne katastroofilist järeldust. See oleks piisav, et peatada paljud tööstuslikud masinad õigeaegselt ja vältida tõsiseid kahjustusi.

Kvaliteedijuhtimine söödalisandite valmistamisel

Wasmeri uusim projekt on pühendatud söödalisandite tootmisele (AM) - metallpulbri metallosade tootmine, mis sulatatakse laserkiirega. Selles uues tootmistehnikates ei kasutata valuvormivorme ja see on vaid geomeetriliselt keerukate üksikute osade pilet. Kuid seni oli vaja kindlale sulamisele või rakendusele rangelt kinni pidada protsessi parameetritest (nt laseri võimsus ja kiirus, pulber spetsifikatsioon jne). Iga kõrvalekalle võib põhjustada tooriku poorid, praod või sisemine stress, muutes selle kasutuks.

Wasmer ja Co. ühendasid akustilise anduriga masinõppe ja analüsisid neid andmeid kasutades algoritmi SCNN ("Spectral Convolutional Neural Network") ja seda kirjeldati 2016. aastal. Selle masin-õpimeetodi abil õnnestus neil eristada, kas laseri sulatamise protsess oli liiga kuum või liiga külm, kusjuures kokkulangevus on üle 83 protsendi. Tulemused avaldati lisatööstuses 2018. aasta mais.

Kuulamine laserkeevituse ajal

Teadlased on veendunud, et meetodit saab rakendada ka muudele kui laser 3-D printeritele. Muud AM-meetodid, nagu laser-paagutamine, stereolitograafia või mitmekordne trükkimine, põhinevad sarnastel füüsikalistest põhimõtetest. Empa meetod protsesside ja kvaliteedi jälgimiseks reaalajas võiks seega olla kõigi nende tehnikate jaoks väärtuslik.

Teine tööstuspartner on juba saanud Empa oskusteavet: Belgias asuv ühine Šveits on 44 aastat valmistanud keevitusseadmete laserseadmeid ja tööriistapea. Tänu Empa tulemustele on ettevõttel nüüd olemas andurite süsteem, mis jälgib ja dokumenteerib keevitusprotsessi optiliselt ja akustiliselt. Sel viisil saadud andmed aitaksid optimeerida tulevasi keevitusprotsesse ja säilitada kvaliteetseid standardeid, mida autotööstus nõuab oma tarnijatelt.

menu
menu