Çelik kutu kiriş elemanlarının otomatik kaynaklanmasında AI teknolojisinin uygulanması

Kutu kirişli çelik yapı, köprülerde, binalarda ve büyük ekipmanlarda yaygın olarak kullanılır ve yüksek mukavemeti ve dayanıklılığı, kaynak kalitesi için yüksek gereksinimleri ortaya koyar.

Kesiti kutu şeklindedir ve genellikle bir üst plaka, bir alt plaka, bir ağ (her iki tarafta dikey destekler) ve kapalı bir içi boş bölüm oluşturmak için bir iç bölmeden oluşur. Kutu kiriş, yapısal özellikleri nedeniyle köprü mühendisliğinde yaygın olarak kullanılır.

Endüstriyel otomasyonun gelişmesiyle birlikte, geleneksel manuel kaynaklama yavaş yavaş akıllı kaynaklama çözümleriyle değiştiriliyor. Büyük bileşenlerin kaynaklanması yalnızca üretim sürecinin önemli bir parçası değil, aynı zamanda teknik zorluk ve karmaşıklık gerektiren bir meydan okumadır. Bazı alanlarda kayda değer ilerlemeler kaydedilmesine rağmen, büyük ölçekli bileşen kaynaklama alanında hala birçok benzersiz zorluk ve zorlukla karşı karşıyadır.

1 Kaynak işleminin uyarlanabilirliği ve esnekliği zorlukları

Büyük parçalar genellikle karmaşık yapılara, çeşitli malzemelere ve özel performans gereksinimlerine sahiptir ve bu da geleneksel kaynak işleminin doğrudan uygulanmasını zorlaştırır.

2. Süreç esnekliği

Toplu üretim modelinin aksine, mekanik üretim ve çelik yapıların inşası alanındaki büyük bileşenler genellikle küçük partili ve standart dışıdır. Bu özellik, farklı şekil, boyut ve malzemelerdeki bileşenlere hızla uyum sağlayabilen kaynaklama sürecinde yüksek derecede esneklik gerektirir.

3. Kaynak otomasyonu ve akıllı problemler

Büyük bileşenlerin kaynaklanmasında, iş parçası büyük, ağır ve esnek bir şekilde hareket ettirilmesi zor olduğundan, kaynak ekipmanının genellikle iş parçasının etrafında çalışması gerekir. Bu çalışma şekli, kaynak ekipmanının esnekliği, kararlılığı ve doğruluğu için daha yüksek gereksinimler ortaya koyar. Aynı zamanda, ekipman yerleşimi, hata ayıklama ve bakımının zorluğunu da artırır.

Kaynakların çoğu düzensiz eğrilerdir (değişken kesit ve yay gibi) ve kaynak sapması ve kaynaşmama gibi kusurlara eğilimli olan karmaşık yörüngeleri robotların doğru bir şekilde izlemesi zordur.

- Büyük kutu kiriş boyutu hatası, önceden belirlenmiş bir yol ve gerçek kaynak sapmasıyla sonuçlanır.

4. Kaynak kalite kontrolü

Büyük bileşenlerin kaynak kalitesi doğrudan ürünün yapısal mukavemeti, dayanıklılığı ve güvenliği ile ilgilidir. Kaynak kalite kontrolü özellikle karmaşıktır.

 Kaynak güvenliği ve çevre koruma konuları

1. Kaynak güvenliği:

Büyük parçaların kaynaklanması sürecinde yüksek sıcaklık, yüksek basınç, zararlı gazlar ve diğer tehlikeli etkenler söz konusu olup, operatörlerin güvenliği açısından tehdit oluşturmaktadır.

2. Çevresel sorunlar:

Kaynak işlemi sırasında ortaya çıkan duman, zararlı gaz ve gürültü çevreyi kirletmektedir.

Özetle, birden fazla sorun var. Hepsi işletmenin verimliliğini, ürün kalitesini ve maliyet kontrolünü etkiliyor.

Çelik yapı ana işletmesi, dijital akıllı fabrikanın kurulması yoluyla endüstriyel yükseltmeyi kırarak yeni kalite verimliliği yaratır.

Uyarlanabilir kaynak şemasını öğretmeden AI teknolojisine dayalı Minyue teknolojisini benimseyin.

Yüksek hassasiyetli algılama + akıllı karar + esnek uygulama. Kendi geliştirdiğimiz RobotSmart- akıllı karar sistemi, SmartVision- dürbünlü yapılandırılmış ışık görüş sistemi, SmartEye- lazer kaynak dikişi izleme sistemi. Dijital-analog esnek çözüm, dijital-analog akıllı çözüm yok.

1. MES tarafından verilen kaynak görev emrini destekleyin ve çizimleri ve planları doğrudan kaynak iş istasyonuna gönderin.

2. RobotSmart - Bilgisayarda ikiz kaynak iş istasyonu oluşturmak, 3B model verilerini analiz etmek ve kaynakları otomatik olarak çıkarmak için dijital ikiz teknolojisini kullanın. Her robotun hareket yörüngesinden her işleme sürecinin parametrelerine ve üretim vuruşlarına kadar her şey doğru bir şekilde simüle edilebilir.

Birden fazla robotu, birden fazla harici ekseni, konumlandırıcıyı, yörünge planlamasını ve görev tahsisini, dar alan kaynak torçu çarpışmasını ve diğer kaynak sorunlarını destekler.

3. Modeli içe aktarmaya, nokta bulutunu taramaya, tersine modellemeye gerek yok, iş parçası isteğe göre yerleştirilir, kamera kaba konumlandırma yapar ve iş parçası konum bilgisi hızlı bir şekilde elde edilir.

Kaynak aparatlarının hassas konumlandırılmasına gerek yoktur.

4.SmartEye- Son derece hassas konumlandırma, sıfır aralıklı kaynak takibi ve konumlandırmayı destekler. Lazer takibi +AI telafisi, kaynakları gerçek zamanlı olarak taramak için lazer görüş sensörlerini kullanır, yörünge sapmalarını tahmin etmek ve kaynak torçunun konumunu dinamik olarak düzeltmek için derin öğrenme algoritmalarıyla birleştirilir. Akıllı işlem kütüphanesi, destek uç, üst üste binme, köşe kaynağı, çok katmanlı çok kanallı, kaynak uyarlamalı, basit parametre girişi, herkes işlemin ustasıdır.

Yüksek hassasiyetli algılama + akıllı karar verme + esnek uygulama gibi teknik kapalı devre sayesinde robot kutu kiriş kaynakçılığı "otomasyon"dan "özerkliğe" doğru evriliyor, ancak maliyet ve güvenilirlik arasındaki denge noktasını daha da aşması gerekiyor.