Yapay Zeka teknolojisinin çelik kutu kiriş üyesi otomatik kaynaktaki uygulaması

Kutu kiriş çelik yapısı, köprüler, binalar ve büyük ekipmanlarda yaygın olarak kullanılır ve yüksek dayanımı ve dayanıklılığı, kaynak kalitesi için yüksek standartlara sahip olmaktadır.

Çapraz kesiti kutu şeklinde olup genellikle bir tepeler plakası, bir taban plakası, iki yan düşey destek (çubuk) ve iç bölmelerden oluşan kapalı boş bir kesimdir. Kutu kiriş, yapısal özelliklerinden dolayı köprü mühendisliğinde yaygın olarak kullanılmaktadır.

Endüstriyel otomasyonun gelişimiyle geleneksel elle yapılan kaynak işlemi, akıllı kaynak çözümleriyle gradually değiştirilmektedir. Büyük bileşenlerin kaynağı, imalat sürecinin ana bir parçası olmanın yanı sıra teknik zorluk ve karmaşıklık açısından da bir meydan okumadır. Kaynak alanlarında bazı alanlarda notabilir ilerlemeler kaydedilmesine rağmen, büyük bileşenlerdeki kaynakta hala birçok benzersiz zorluk ve meydan okuma ile karşı karşıya kalınmaktadır.

1 Kaynak işleminin uyumluluk ve esneklik zorlukları

Büyük boyutlu bileşenler genellikle karmaşık yapılar, çeşitli malzemeler ve özel performans gereksinimleri taşır, bu da geleneksel kaynaklama işlemini doğrudan uygulamayı zorlaştırır.

2. İşlem esnekliği

Toplu üretim modelinden farklı olarak, mekanik imalat ve bina çelik yapıları alanında kullanılan büyük bileşenler genellikle küçük seri ve standart dışıdır. Bu özellik, farklı şekillerde, boyutlarda ve malzemelerdeki bileşenlere hızlı bir şekilde uyum sağlayabilen yüksek düzeyde bir kaynaklama işlemi esnekliği gerektirir.

3. Kaynaklama otomasyonu ve zeka sorunları

Büyük bileşenlerin kaynağı sırasında, parçaların büyük olması, ağırlığı ve esnekçe hareket edilmesinin zorluğu nedeniyle, kaynaştırma ekipmanlarının genellikle parçanın etrafında çalışması gerekir. Bu işletim modu, ekipmanın esnekliğini, kararlılığını ve hassasiyetine daha yüksek talepler ortaya koyar. Aynı zamanda, ekipmanın düzenlemesi, ayarlanması ve bakımı da zorlaşır.

Çoğu kaynak düzensiz eğrilerdir (örneğin değişken kesit ve yay) ve robotların karmaşık yörüngeleri doğru bir şekilde izlemesi zordur, bu da kaynağı yanma ve erime eksikliği gibi eksikliklere neden olabilir.

- Büyük kutu kirişinin boyut hatası, önceden ayarlanmış yol ile gerçek kaynağın sapmasına neden olur.

4. Kaynak kalitesi kontrolü

Büyük bileşenlerin kaynağı kalitesi, ürünün yapısal dayanımı, dayanıklılığı ve güvenliğiyle doğrudan ilgilidir. Kaynak kalitesi kontrolü özellikle karmaşıktır.

Kaynak güvenliği ve çevresel koruma sorunları

1. Kaynak güvenliği:

Yüksek sıcaklık, yüksek basınç, zararlı gaz gibi tehlikeli faktörler, büyük bileşenlerin kaynağı sırasında ortaya çıkar ve operatörlerin güvenliğini tehdit eder.

2. Çevresel sorunlar:

Kaynak sırasında üretilen duman, zararlı gaz ve gürültü çevreleri kirletir.

Sonuç olarak, birden fazla problem var. Hepsi de işletmenin verimliliğini, ürün kalitesini ve maliyet kontrolünü etkiler.

Bir çelik yapı başlışığı, dijital akıllı fabrika oluşturma yoluyla endüstriyel yükseltmeyi gerçekleştirerek yeni kaliteli üretkenlik yaratır.

AI teknolojisi temelli Minyue teknolojisini kullanarak öğretim gerektirmeden uyumlu bir kaynaklama şeması benimser.

Yüksek hassasiyetli algılama + zeka temelli karar + esnek uygulama. Kendi geliştirilen RobotSmart - zeka temelli karar sistemi, SmartVision - çift göz yapılandırılmış ışık görsel sistemi, SmartEye - lazer kaynak izi takip sistemi. Dijital-benzersiz esnek çözüm, dijital-benzersiz zeka çözümü.

1. MES tarafından yayınlanan kaynaklama görev emrini destekleyin ve çizimleri ve planları doğrudan kaynaklama iş istasyonuna gönderin.

2. RobotSmart - Dijital ikiz teknolojisini kullanarak bilgisayarda bir ikiz kaynaklama iş istasyonu oluşturun, 3B model verilerini analiz edin ve kaynaklamaları otomatik olarak çıkarın. Her robotun hareket yörüngelerinden her işleme sürecin parametrelerine ve üretim ritimlerine kadar kesin olarak simüle edilebilir.

Birden fazla robot, birden fazla harici eksen, konumlandırıcı, yörünge planlama ve görev dağıtımını destekler, dar alan kaynak tüpü çarpışma ve diğer kaynak sorunlarını çözüyor.

3. Modeli içe aktarmaya gerek yok, nokta bulutunu tara, tersine modelleme yap, parçayı rastgele yerleştir, kamera ile kabaca konumlandır ve işparçacığı konum bilgilerini hızlıca elde et.

Kaynak takımlarının kesin konumlandırmasına gerek yok.

4.SmartEye - İnanılmaz derecede hassas konumlandırma, sıfır aralıklı kaynak izlemesini ve konumlandırmayı destekler. Laser izleme + AI kompansasyonu, laser görsel sensörleri kullanarak kaynakları gerçek zamanlı tarayarak, derin öğrenme algoritmalarıyla yörünge sapmalarını tahmin eder ve kaynak tüpü pozisyonunu dinamik olarak düzeltir. Zeka süreci kitaplığı, çakışık, üsteleme, köşe kaynaklarını, çok katmanlı Çok kanallı, kaynak uyumluluğunu destekler, basit parametre girişiyle herkes bir süreç uzmanıdır.

Yüksek hassasiyetli algılama + akıllı karar + esnek uygulama teknik kapalı döngüsünden geçerek, robot kutu girdap kaynaklaması "otomasyon"dan "otonomi"ye doğru gelişiyor, ancak maliyet ve güvenilirlik arasındaki denge noktasını daha da aşması gerekiyor.