프로젝트는 인공 지능을 사용하여 마모 부품 수리 시 DED를 제어합니다.

2022년 1월 27일

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레이저 기반 DED(Directed Energy Deposition) 적층 제조 공정을 사용하여 수리할 때 마모 부품의 품질을 향상시키기 위해 독일-캐나다 컨소시엄이 설립되었습니다. AI-SLAM(적응형 레이저 적층 가공을 위한 공정 감지의 인공 지능 강화) 프로젝트에 따라 팀은 DED 공정을 자동으로 실행하는 데 사용할 수 있는 소프트웨어를 공동으로 개발하고 있습니다.

독일의 협력 파트너로는 Fraunhofer 레이저 기술 연구소 ILT, Aachen 및 Dortmund의 소프트웨어 개발자 BCT가 있습니다. 캐나다에서는 이 프로젝트가 캐나다 국립연구위원회(NRC)의 조정을 받았습니다. 몬트리올의 McGill University 팀은 프로젝트의 연구 측면을 담당하고 Calgary의 Braintoy는 기계 학습 알고리즘 프로그래밍에 참여합니다. Alberta의 Apollo Machine and Welding Ltd는 DED의 산업 서비스 제공업체로서 이 프로젝트에 참여하고 있습니다.

캐나다의 기계 제조업체는 마모 부품 수리를 위해 광업 및 석유 산업으로부터 많은 주문을 받은 것으로 보고되었습니다. 예를 들어, 광산업에서 사용하는 암석 분쇄기 톱니는 정기적으로 점검해야 합니다. 레이저 기반 DED 프로세스를 사용하면 업계에서는 원래의 기하학적 모양이 재구성될 때까지 마모된 부품에 새로운 레이어를 적용할 수 있습니다.

이 수리 과정의 문제점은 부품의 고르지 못한 마모입니다. 이는 다양한 두께의 레이어를 적용해야 함을 의미합니다. 작업자는 각 코팅 단계 후 또는 적어도 10번째 레이어마다 이를 측정하고 공정을 재조정해야 합니다.

프로젝트 파트너는 이 단계를 자동화하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 시스템은 코팅 공정 중에 형상을 자동으로 기록하고, 지정된 윤곽에서의 편차를 감지하고, 공급 속도와 같은 공정 매개변수를 재조정합니다.

최적화된 제어 매개변수는 인공 지능의 도움으로 계산됩니다. 소프트웨어는 더 큰 데이터 세트를 분석하고 프로세스를 반복적으로 개선하는 방법을 독립적으로 학습합니다. 3개년 프로젝트의 가장 최근 이정표는 Fraunhofer ILT 시설에서 구성 요소 스캐닝과 자동 경로 계획을 위한 소프트웨어 기능을 시운전한 것이었습니다.

캐나다 파트너는 암석 분쇄기 톱니와 같은 마모 부품 수리를 위해 매년 수 톤의 자재를 사용하는 Apollo와 같은 수리 회사를 위해 DED 기술을 계속 개발하고 있습니다. 이에 따라 자동화된 공정제어를 통한 효율성 증대에 대한 기대가 크다.

AI-SLAM 프로젝트는 캐나다와의 3+2 자금 지원 프로그램의 일환으로 2024년 3월까지 진행됩니다. 이 프로그램은 독일 측에서는 연방 교육 연구부에서, 캐나다 측에서는 NRC에서 자금을 지원합니다.

www.ilt.fraunhofer.de

bct-online.de

https://nrc.canada.ca

www.mcgill.ca

Braintoy.ai

www.apollomachine.com

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