混合加工的自学优化

Open Mind公司为慕尼黑工业大学机床和工业管理研究所与Spanflug公司的联合项目“CICAM-计算机辅助制造的计算智能”做出了重要贡献。该研究项目旨在利用强化学习的人工智能（AI）方法提高混合制造（即增材制造和机加工相结合的制造）的效率。CAD/CAM软件hyperMILL的制造商提供了必要的工艺模拟。

使用线材和电弧增材制造（WAAM）生产的工件表面质量较差，因此需要通过机加工进行后处理。在CICAM研究项目中，研究人员正在开发一种强化学习方法，用于WAAM和机加工后处理的计算机辅助工艺规划。在一个软件框架中，软件中枢将与工艺模拟互动，以确定最佳工艺参数（如进给率）。成本函数用于定量评估代理所选的操作，同时考虑到机床利用时间、材料成本、刀具磨损和零件质量等因素。

通过强化学习优化 CAM：软件中枢与流程模拟互动，并通过使用成本函数评估模拟结果进行学习

Open Mind在hyperMILL中拥有丰富的工艺模拟经验。在慕尼黑工业大学的研究项目中，Open Mind为WAAM工艺提供了订单模型，并为后处理的计算了模拟切削值。用于计算这些力的数学工艺模型由慕尼黑工业大学创建。在此基础上，学习系统应能平衡工艺持续时间和刀具磨损等因素。

“我们很高兴能为项目做出贡献。在我们工艺模拟的帮助下，学习系统将能够在增材制造的效率和后处理要求之间找到平衡，”Open Mind创新和专利经理Alexander Rautenberg解释说，“仅在机加工领域，工艺优化就已经是一个值得挑战的问题。在日益重要的混合制造工艺中，我们非常期待看到AI在这方面的成果。”

该项目由巴伐利亚州经济、地区发展和能源部资助，由VDI/VDE Innovation + Technik GmbH组织实施，预计将在2025年底前完成。

本文来源：慕尼黑工业大学机床与工业管理研究所

来源：荣格-《国际金属加工商情》

原创声明：
本站所有原创内容未经允许，禁止任何网站、微信公众号等平台等机构转载、摘抄，否则荣格工业传媒保留追责权利。任何此前未经允许，已经转载本站原创文章的平台，请立即删除相关文章。