Proyecto utiliza Inteligencia Artificial para controlar DED en reparación de piezas de desgaste

27 de enero de 2022

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Se ha creado un consorcio germano-canadiense para mejorar la calidad de las piezas de desgaste cuando se reparan mediante procesos de fabricación aditiva por deposición de energía dirigida (DED) basados ​​en láser. En el marco del proyecto, Mejora de la inteligencia artificial de la detección de procesos para la fabricación aditiva por láser adaptativa (AI-SLAM), el equipo está desarrollando conjuntamente software que se puede utilizar para ejecutar los procesos DED automáticamente.

En Alemania, los socios de colaboración incluyen el Instituto Fraunhofer de Tecnología Láser ILT de Aquisgrán y el desarrollador de software BCT de Dortmund. En Canadá, el proyecto está coordinado por el Consejo Nacional de Investigación de Canadá NRC. Un equipo de la Universidad McGill de Montreal es responsable de la parte de investigación del proyecto, mientras que Braintoy de Calgary participa en la programación de los algoritmos de aprendizaje automático. Apollo Machine and Welding Ltd de Alberta participa en el proyecto como proveedor de servicios industriales para DED.

Se dice que los fabricantes de maquinaria canadienses reciben muchos pedidos de las industrias minera y petrolera para reparar piezas de desgaste. Por ejemplo, los dientes de las trituradoras de rocas utilizados en la industria minera deben revisarse periódicamente. Utilizando el proceso DED basado en láser, las industrias pueden aplicar nuevas capas a la pieza desgastada hasta que se haya reconstruido la forma geométrica original.

Un problema con este proceso de reparación es el desgaste desigual de la pieza, lo que significa que se deben aplicar capas de diferentes espesores. Un operador debe medir esto después de cada paso de recubrimiento o al menos después de cada décima capa y reajustar el proceso.

Los socios del proyecto pretenden automatizar esta etapa. Para ello, el sistema registra automáticamente las geometrías durante el proceso de recubrimiento, detecta desviaciones del contorno especificado y reajusta los parámetros del proceso, como por ejemplo el avance.

Los parámetros de control optimizados se calculan con la ayuda de Inteligencia Artificial. El software analiza un conjunto de datos más grande y aprende de forma independiente cómo mejorar el proceso de forma iterativa. El hito más reciente del proyecto de tres años fue la puesta en servicio de la funcionalidad del software tanto para los componentes de escaneo como para la planificación automática de rutas en las instalaciones de Fraunhofer ILT.

Los socios canadienses continúan desarrollando la tecnología DED para empresas de reparación como Apollo, que utiliza varias toneladas de material al año para reparar piezas de desgaste, como por ejemplo el diente de la trituradora de rocas. En consecuencia, las expectativas de aumento de la eficiencia mediante el control automatizado de procesos son altas.

El proyecto AI-SLAM se desarrollará hasta marzo de 2024 como parte del programa de financiación 3+2 con Canadá. El programa está financiado por el lado alemán por el Ministerio Federal de Educación e Investigación y por el lado canadiense por la NRC.

www.ilt.fraunhofer.de

bct-online.de

https://nrc.canada.ca

www.mcgill.ca

cerebrotoy.ai

www.apollomachine.com

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