مصنوعي ذهانت ڪاربن فائبر مضبوط ٿيل ڪمپوزٽس جي سي اين سي ملنگ کي بهتر بڻائي ٿي.جامع مواد دنيا

Augsburg AI پيداواري نيٽ ورڪ-DLR لائيٽ ويٽ پروڊڪشن ٽيڪنالاجي سينٽر (ZLP)، Fraunhofer IGCV ۽ Augsburg يونيورسٽي- الٽراسونڪ سينسرز استعمال ڪن ٿا آواز کي جامع مواد جي پروسيسنگ جي معيار سان تعلق رکڻ لاءِ.
مشين جي معيار کي مانيٽر ڪرڻ لاء هڪ CNC ملنگ مشين تي هڪ الٽراسونڪ سينسر نصب ڪيو ويو آهي.تصويري جو ذريعو: سڀ حق محفوظ آهن Augsburg يونيورسٽي طرفان
Augsburg AI (آرٽيفيشل انٽيليجنس) پيداواري نيٽ ورڪ- جنوري 2021 ۾ قائم ٿيو ۽ هيڊ ڪوارٽر آگسبرگ، جرمني ۾ آهي- گڏ ڪري ٿو آگسبرگ يونيورسٽي، فرون هوفر، ۽ ڪاسٽنگ، جامع مواد ۽ پروسيسنگ ٽيڪنالاجي (Fraunhofer IGCV) ۽ جرمن ٿلهي پيداوار واري ٽيڪنالاجي تي تحقيق. مرڪز.جرمن ايرو اسپيس سينٽر (DLR ZLP).مقصد اهو آهي ته گڏيل طور تي مصنوعي ذهانت جي بنياد تي پيداوار ٽيڪنالاجيز کي مواد، پيداوار ٽيڪنالاجيز ۽ ڊيٽا جي بنياد تي ماڊلنگ جي وچ ۾ انٽرفيس تي تحقيق ڪرڻ.هڪ ايپليڪيشن جو هڪ مثال جتي مصنوعي ذهانت پيداوار جي عمل کي سپورٽ ڪري سگهي ٿي فائبر-مضبوط جامع مواد جي پروسيسنگ.
نئين قائم ڪيل مصنوعي ذهانت جي پيداوار واري نيٽ ورڪ ۾، سائنسدان اهو مطالعو ڪري رهيا آهن ته ڪيئن مصنوعي ذهانت پيداوار جي عمل کي بهتر ڪري سگهي ٿي.مثال طور، ايرو اسپيس يا ميڪيڪل انجنيئرنگ ۾ ڪيترن ئي قدرن جي زنجيرن جي آخر ۾، سي اين سي مشين جا اوزار فائبر-مضبوط پوليمر مرکبات مان ٺهيل اجزاء جي آخري شڪل کي پروسيس ڪندا آهن.هن مشيني عمل ملنگ cutter تي اعلي مطالبن رکندو آھي.آگسبرگ يونيورسٽي جي محققن جو يقين آهي ته اهو ممڪن آهي مشيني عمل کي بهتر ڪرڻ سان سينسر استعمال ڪندي جيڪي سي اين سي ملنگ سسٽم جي نگراني ڪن ٿا.اهي هن وقت مصنوعي ذهانت استعمال ڪري رهيا آهن انهن سينسر پاران مهيا ڪيل ڊيٽا اسٽريمز جو جائزو وٺڻ لاءِ.
صنعتي پيداوار جا عمل عام طور تي تمام پيچيده هوندا آهن، ۽ اهڙا ڪيترائي عنصر آهن جيڪي نتيجن کي متاثر ڪن ٿا.مثال طور، سامان ۽ پروسيسنگ اوزار جلدي پائڻ، خاص طور تي سخت مواد جهڙوڪ ڪاربان فائبر.تنهن ڪري، نازڪ لباس جي سطح کي سڃاڻڻ ۽ پيش ڪرڻ جي صلاحيت ضروري آهي ته اعلي معيار جي سنواريندڙ ۽ مشيني جامع جوڙجڪ مهيا ڪرڻ لاء.صنعتي سي اين سي ملنگ مشينن تي تحقيق ڏيکاري ٿي ته مصنوعي ذهانت سان گڏ مناسب سينسر ٽيڪنالاجي اهڙيون اڳڪٿيون ۽ بهتري فراهم ڪري سگھن ٿيون.
ultrasonic sensor تحقيق لاء صنعتي CNC ملنگ مشين.تصويري جو ذريعو: سڀ حق محفوظ آهن Augsburg يونيورسٽي طرفان
گهڻيون جديد سي اين سي ملنگ مشينن ۾ ٺهيل بنيادي سينسرز آهن، جهڙوڪ توانائي جي استعمال کي رڪارڊ ڪرڻ، فيڊ فورس ۽ ٽوڪ.بهرحال، اهي ڊيٽا هميشه ملنگ جي عمل جي سٺي تفصيل کي حل ڪرڻ لاء ڪافي نه آهن.ان لاءِ، يونيورسٽي آف آگسبرگ هڪ الٽراسونڪ سينسر تيار ڪيو آهي ته جيئن ساخت جي آواز جو تجزيو ڪيو وڃي ۽ ان کي صنعتي CNC ملنگ مشين ۾ ضم ڪيو وڃي.اهي سينسر ملنگ دوران ٺاهيل الٽراسونڪ رينج ۾ ٺهيل سائونڊ سگنلن کي ڳوليندا آهن ۽ پوءِ سسٽم ذريعي سينسرز ڏانهن پروپيگٽ ڪندا آهن.
ساخت جو آواز پروسيسنگ جي عمل جي حالت بابت نتيجو ڪڍي سگھي ٿو.”هي هڪ اشارو آهي جيڪو اسان لاءِ ايترو ئي معنيٰ وارو آهي جيترو هڪ وائلن لاءِ آهي،“ پروفيسر مارڪس سوس وضاحت ڪئي، مصنوعي ذهانت جي پيداوار واري نيٽ ورڪ جي ڊائريڪٽر."موسيقي جا ماهر فوري طور تي وائلن جي آواز مان اهو طئي ڪري سگهن ٿا ته ڇا اهو ٽيون ڪيو ويو آهي ۽ ان اوزار تي پليئر جي مهارت آهي."پر اهو طريقو ڪيئن CNC مشين ٽولز تي لاڳو ٿئي ٿو؟مشين سکيا اهم آهي.
الٽراسونڪ سينسر پاران رڪارڊ ڪيل ڊيٽا جي بنياد تي سي اين سي ملنگ جي عمل کي بهتر ڪرڻ لاء، ساس سان ڪم ڪندڙ محقق نام نهاد مشين لرننگ استعمال ڪيو.صوتي سگنل جون ڪجهه خاصيتون شايد غير مناسب پروسيس ڪنٽرول جي نشاندهي ڪن ٿيون، جنهن مان ظاهر ٿئي ٿو ته مليل حصي جي معيار خراب آهي.تنهن ڪري، هي معلومات سڌو سنئون ترتيب ڏيڻ ۽ ملنگ جي عمل کي بهتر ڪرڻ لاء استعمال ڪري سگهجي ٿو.هن کي ڪرڻ لاء، رڪارڊ ٿيل ڊيٽا استعمال ڪريو ۽ لاڳاپيل رياست (مثال طور، سٺو يا خراب پروسيسنگ) الگورتھم کي تربيت ڏيڻ لاء.ان کان پوء، ملنگ مشين کي هلائڻ وارو شخص پيش ڪيل سسٽم جي صورتحال جي معلومات تي رد عمل ڪري سگهي ٿو، يا سسٽم خودڪار طريقي سان پروگرامنگ ذريعي رد عمل ڪري سگهي ٿو.
مشين لرننگ نه صرف ڪم جي پيس تي سڌو سنئون ملنگ جي عمل کي بهتر ڪري سگهي ٿي، پر پيداوار جي پلانٽ جي سار سنڀال جي چڪر کي به ممڪن طور تي ممڪن طور تي ممڪن بڻائي سگهجي ٿو.فنڪشنل اجزاء کي مشين ۾ ڪم ڪرڻ جي ضرورت آهي جيترو ممڪن طور تي اقتصادي ڪارڪردگي کي بهتر ڪرڻ لاء، پر جزوي نقصان جي سبب غير معمولي ناڪامي کان بچڻ گهرجي.
اڳڪٿي واري سار سنڀال هڪ طريقو آهي جنهن ۾ AI گڏ ڪيل سينسر ڊيٽا استعمال ڪري ٿو حساب ڪرڻ لاءِ جڏهن حصن کي تبديل ڪيو وڃي.مطالعي هيٺ CNC ملنگ مشين لاء، الورورٿم کي سڃاڻي ٿو جڏهن آواز سگنل جي ڪجهه خاصيتن کي تبديل ڪري ٿو.هن طريقي سان، اهو نه رڳو مشيني اوزار جي لباس جي درجي جي سڃاڻپ ڪري سگهي ٿو، پر اهو پڻ پيش ڪري ٿو ته اوزار کي تبديل ڪرڻ لاء صحيح وقت.هي ۽ ٻيا مصنوعي ذهانت وارا عمل شامل ڪيا پيا وڃن مصنوعي ذهانت جي پيداوار نيٽ ورڪ ۾ Augsburg ۾.ٽي مکيه پارٽنر تنظيمون ٻين پيداواري سهولتن سان تعاون ڪري رهيون آهن هڪ پيداواري نيٽ ورڪ ٺاهڻ لاءِ جنهن کي ٻيهر ترتيب ڏئي سگهجي ٿو ماڊيولر ۽ مادي-بهتر انداز ۾.
صنعت جي پهرين فائبر کي مضبوط ڪرڻ جي پويان پراڻي فن کي بيان ڪري ٿو، ۽ نئين فائبر سائنس ۽ مستقبل جي ترقي جي هڪ گهري ڄاڻ آهي.