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混合加工的自学优化

来源:国际金属加工商情 发布时间:2024-09-09 175
金属加工模具及冲模金属材料 3D打印
Open Mind正在为慕尼黑工业大学的一个研究项目提供支持,该项目涉及混合加工的自学习优化。该项目旨在利用强化学习的人工智能方法,提高增材制造和机加工组合制造工艺的效率。

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》

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