AI nella produzione in additivo metallico di Moog
22/12/2021
Moog ai additive manufacturing additivo

L’additive manufacturing in Moog non offre soltanto un innovativo metodo di produzione, per la creazione di nuove geometrie complesse di componenti, ma rappresenta un vero campo di ricerca e sviluppo. Moog impiega l’AM per la realizzazione di parti complesse in metallo con tecnologia Laser powder bed fusion, che offre grandi possibilità agli ingegneri dell’azienda per aumentare le performance dei sistemi prodotti.

In particolare, in questo ambito l’azienda lavora con la University of Buffalo allo sviluppo di applicazioni dell’intelligenza artificiale nel riconoscimento delle immagini a supporto del processo di controllo qualità dei pezzi stampati in 3D. Moog e il team di ricerca del New York State Center of excellence in Materials informatics (CMI) dell’ateneo hanno in particolare applicato reti neurali convoluzionali al processo di produzione additiva metallica, realizzando un algoritmo di apprendimento in grado di riconoscere il livello di qualità delle parti stampate e di scartare quelle di bassa qualità.

Moog additive manufacturing AI“Il processo di Laser powder bed fusion consiste sostanzialmente in una forma di saldatura tradizionale ripetuta più volte – spiega Paul Guerrier, Moog Advanced tecnology center manager -. Nel caso di una saldatura tradizionale, la bontà della saldatura viene misurata prendendo come metro di giudizio il cosiddetto cordoncino a pila di monete. Per il processo additivo, che comporta saldature ripetute una di seguito all’altra, l’aspetto che si ottiene è molto più simile all’aspetto di un buon tessuto. Abbiamo quindi sviluppato un campione per il controllo di qualità delle parti prodotte che impiega una forma di intelligenza artificiale istruita con una serie di immagini, di parti buone e non. Questo algoritmo è stato già implementato nel controllo qualità delle prime produzioni di componenti metallici stampati con tecnologia additiva, velocizzando il lavoro dei nostri tecnici di produzione. Ci sono quindi buone possibilità di estendere e sviluppare questa tecnologia per applicarla anche in altre aree di ispezione di processo, dove stiamo attivamente lavorando”.

 

 

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