AVANGARD – Advanced manufacturing solutions tightly aligned with business needs
Het AVANGARD-project richt zich op de integratie van drie nieuwe verwerkingseenheden in een bestaand microfabriek testbed, ontworpen om elektrische stadsvoertuigen te produceren. De units zijn state-of-the-art multifunctionele demonstrators op zich, met name:
- Gerobotiseerde integratie van lasersnijden-vormen-lassen voor 3D-componenten
- Supersonische depositie van metaalpoeders voor 3D-printen met hoge snelheid
- Groot-volume en hoge-snelheid 3D polymeer printen
De werking van de AVANGARD-pilot zal worden gedemonstreerd met de productie van I-Bikes, I-CARS en innovatieve accu-packs.
Doel van het project
Het Europese project AVANGARD beoogt de ontwikkeling van een licht en veilig elektrisch voertuig voor personenvervoer in steden. Het project draagt bij tot het gebruik van hoogsterkte staalsoorten door het onderzoek naar en de ontwikkeling van een innovatief chassis voor elektrische voertuigen. Dit moet voldoen aan structurele en veiligheidseisen en zal de ruggengraat vormen voor het ontwerp van een nieuwe generatie elektrische voertuigen met een licht gewicht. Bij deze ontwikkeling worden Dual Phase staalsoorten gebruikt. Dit zijn innovatieve materialen die hun eigenschappen verkrijgen door een unieke structuur bestaande uit twee fasen (ferritisch-martensitische microstructuur).
Objectieven
Projectomschrijving
Consortium
- PRIMA INDUSTRIE SPA (IT)
- INTERACTIVE FULLY ELECTRICAL VEHICLES SRL (IT)
- MA SPA (IT)
- UNINOVA-INSTITUTO DE DESENVOLVIMENTO DE NOVAS TECNOLOGIAS-ASSOCIACAO (PT)
- INTROSYS-INTEGRATION FOR ROBOTIC SYSTEMS-INTEGRACAO DE SISTEMAS ROBOTICOS SA (PT)
- PANEPISTIMIO PATRON (GR)
- Hellenic Mediterranean University (GR)
- GIZELIS ROBOTICS S.A. (GR)
- Ideas Forward PC (GR)
- Rodstein Oy (FI)
- VAASAN YLIOPISTO (FI)
- UNIVERSITA DEGLI STUDI DI TORINO (IT)
- ISTITUTO P.M. SRL (IT)
- MORPHICA SOCIETA A RESPONSABILITA LIMITATA SEMPLIFICATA A SOCIO UNICO (IT)
- STMICROELECTRONICS GRENOBLE 2 SAS (FR)
- STMICROELECTRONICS ROUSSET SAS (FR)
- FUNDACION CIDAUT (SP)
- POLEVS sp. z o.o. (PL)
- THINKSTEP AG (DE)
- BELGISCH INSTITUUT VOOR LASTECHNIEK VZW (BE)
- SCUOLA UNIVERSITARIA PROFESSIONALE DELLA SVIZZERA ITALIANA (CH)
- MASSIVIT 3D PRINTING TECHNOLOGIES LTD (IL)
Resultaten
Experimenteel onderzoek
Tijdens het AVANGARD project werden experimenten uitgevoerd voor het monitoren van gerobotiseerd MIG/MAG-lassen op basis van akoestische emissies. Er werden verschillende soorten sensoren gebruikt; piëzo-elektrische sensoren en een microfoon. De lasexperimenten werden uitgevoerd voor hoeklassen (zie Figuur 2).
Figuur 2: Hoeklas, onderdeel van het frame van een elektrisch voertuig
Lassen werden uitgevoerd met de verschillende parameterinstellingen van het lasproces. Lassen uitgevoerd met optimale parameters dienden als referentie. Daarnaast werden ook lassen uitgevoerd waarbij een bepaalde parameter werd gevarieerd; bijvoorbeeld de lassnelheid, uitsteeklengte, toortspositie of -hoek en de lasrichting (trekkend of duwend), met als doel lasfouten te introduceren. De cobot die voor het experimentele werk gebruikt werd is een Universal Robotics UR10 met een MIGATRONICS Sigma Select 400 stroombron; zie Figuur 3).
Figuur 3 : Testopstelling gebruikt voor hoeklassen
Voor de beoordeling van de laskwaliteit is de norm ISO 5817 [ISO 5817:2014: Lassen - Smeltlasverbindingen in staal, nikkel, titanium en hun legeringen (laserlassen en elektronenbundellassen uitgezonderd) - Kwaliteitsniveaus voor onvolkomenheden] gebruikt. Deze internationale norm detailleert de kwaliteitsniveaus voor onvolkomenheden in smeltlasverbindingen in staalsoorten, zoals scheuren, porositeiten en holtes, vaste insluitsels, gebrek aan inbranding en onvolledige penetratie, vormonvolkomenheden en meerdere onvolkomenheden.
Figuur 4: Voorbeeld van een goede las (links) en een las met imperfecties (rechts)
Toepassing van artificiële intelligentiemethoden voor het monitoring van de laskwaliteit
Artificiële Intelligence biedt een enorm potentieel voor het analyseren van meetgegevens en het bewaken van de kwaliteit van de lassen en gelaste producten. Data-gedreven AI-modellen werden ontwikkeld door de firma OQTON, en gebruikt om de laskwaliteit te voorspellen en optredende onvolkomenheden te herkennen en classificeren op basis van het geluid dat door een las werd geproduceerd. Ook de lasspanning en -stroom werden gebruikt voor analyse via de AI modellen.
Het waargenomen akoestische spectrum kon een uitspraak doen over het type lasimperfectie dat aanwezig is in de las en waar in de las deze imperfectie voorkomt. Met de AI-modellen is het ook mogelijk om te voorspellen of een bepaalde lasimperfectie acceptabel is of niet volgens EN ISO 5817 (kwaliteitsniveau C).
Op deze manier is het niet alleen mogelijk om lasonvolkomenheden in real-time te detecteren, maar er ook onmiddellijk een waardering aan toe te kennen op basis van het uitgezonden akoestische spectrum. Als de lasimperfectie niet acceptabel is, is het mogelijk om in continue installaties (bv. robotinstallaties) het systeem adaptief te laten reageren op basis van deze gegevens, door de lasparameters aan te passen.
Publicaties
Technical project results
Las-gerelateerde resultaten
- Kwaliteitsmonitoring van lasprocessen
- High Strength Steels: An Overview
- Manual, Cobot and Robot Welding? How to Make the Choice?
- Comparison of Cobot and Manual Welding Based on Arc Parameters
- New Strategy to Evaluate Specific and Complex Welds Application Using EN ISO 5817 Standard
Andere resultaten
- Robust Additive Manufacturing Performance through a Control Oriented Digital Twin
- On the generation of validated manufacturing process optimization and control schemes
- A three-stage quality diagnosis platform for laser-based manufacturing processes