Il progetto utilizza l'intelligenza artificiale per controllare il DED nella riparazione delle parti soggette ad usura

27 gennaio 2022

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È stato istituito un consorzio tedesco-canadese per migliorare la qualità delle parti soggette a usura quando vengono riparate utilizzando processi di produzione additiva DED (Directed Energy Deposition) basati sul laser. Nell’ambito del progetto AI-SLAM (Artificial Intelligence Enhancement of Process Sensing for Adaptive Laser Additive Manufacturing), il team sta sviluppando congiuntamente un software che può essere utilizzato per eseguire automaticamente i processi DED.

In Germania i partner di collaborazione includono l'Istituto Fraunhofer per la tecnologia laser ILT di Aquisgrana e lo sviluppatore di software BCT di Dortmund. In Canada il progetto è coordinato dal Consiglio Nazionale delle Ricerche del Canada NRC. Un team della McGill University, Montreal, è responsabile della parte di ricerca del progetto, mentre Braintoy, Calgary, è coinvolto nella programmazione degli algoritmi di apprendimento automatico. Apollo Machine e Welding Ltd con sede in Alberta partecipano al progetto come fornitore di servizi industriali per DED.

Si dice che i costruttori di macchine canadesi ricevano molti ordini dalle industrie mineraria e petrolifera per la riparazione di parti soggette ad usura. Ad esempio, i denti dei frantoi da roccia utilizzati nell'industria mineraria devono essere revisionati regolarmente. Utilizzando il processo DED basato sul laser, le industrie possono applicare nuovi strati alla parte usurata fino a ricostruire la forma geometrica originale.

Un problema con questo processo di riparazione è l'usura irregolare della parte, il che significa che devono essere applicati strati di spessore diverso. Un operatore deve misurarlo dopo ogni fase di rivestimento o almeno dopo ogni decimo strato e regolare nuovamente il processo.

I partner del progetto mirano ad automatizzare questa fase. A questo scopo il sistema rileva automaticamente le geometrie durante il processo di rivestimento, rileva le deviazioni dal contorno specificato e regola nuovamente i parametri di processo, come ad esempio la velocità di avanzamento.

I parametri di controllo ottimizzati vengono calcolati con l'aiuto dell'Intelligenza Artificiale. Il software analizza un set di dati più ampio e apprende in modo indipendente come migliorare in modo iterativo il processo. La pietra miliare più recente nel progetto triennale è stata la messa in servizio della funzionalità software sia per i componenti di scansione che per la pianificazione automatica del percorso presso lo stabilimento Fraunhofer ILT.

I partner canadesi continuano a sviluppare la tecnologia DED per aziende di riparazione come Apollo, che utilizza diverse tonnellate di materiale ogni anno per la riparazione di parti soggette ad usura, come ad esempio il dente del frantoio. Di conseguenza, le aspettative di aumento dell’efficienza attraverso il controllo automatizzato dei processi sono elevate.

Il progetto AI-SLAM durerà fino a marzo 2024 come parte del programma di finanziamento 3+2 con il Canada. Il programma è finanziato per la parte tedesca dal Ministero federale dell'Istruzione e della Ricerca e per la parte canadese dall'NRC.

www.ilt.fraunhofer.de

bct-online.de

https://nrc.canada.ca

www.mcgill.ca

braintoy.ai

www.apollomachine.com

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