Penn State koristi AI tehnologiju za unapređenje kvalitete laserskog zavarivanja

Uvod u lasersko zavarivanje

Lasersko zavarivanje predstavlja inovativan i napredan tehnologijski postupak koji se koristi za spajanje materijala bez kontakta. Ova metoda spajanja nudi brojne prednosti poput visoke brzine, preciznosti i smanjene zone utjecaja topline. Različiti parametri, poput snage lasera, valne duljine i brzine putovanja, igraju ključnu ulogu u postizanju kvalitete spojeva, a razumijevanje tih varijabli može značajno poboljšati rezultate.

Primjena u industriji

Kako tehnologija laserskog zavarivanja postaje sve pristupačnija, njezina primjena se širi u raznim industrijama. Koristi se u proizvodnji aluminijskih autodijelova, potrošačke elektronike, medicinskih uređaja i igračaka. Osim toga, sve je prisutnija u proizvodnji građevinske opreme i strojeva za pranje rublja, gdje preciznost i brzina često predstavljaju ključne faktore za učinkovitost proizvodnje.

Zavarivanje gorivih ćelija

Jedna od značajnih primjena laserskog zavarivanja je u proizvodnji bipolarnih ploča za gorive ćelije. Ovaj postupak omogućuje visok stupanj preciznosti i čvrstoće uz minimalan toplinski utjecaj. S obzirom na to da se za ove ploče koriste tanke folije nehrđajućeg čelika, mogu se smanjiti težine i omogućiti složeniji dizajn kanala, što dodatno poboljšava efikasnost gorivih ćelija.

Izazovi u kvaliteti

Unatoč brojnim prednostima, lasersko zavarivanje se suočava s izazovima vezanim uz kvalitetu spojeva. Brzo hlađenje i potreba za malim tolerancijama mogu dovesti do različitih nedostataka, poput poroznosti, pukotina i grbanja. Dr. Jingjing Li, profesor industrijskog inženjerstva, ističe da defekti često nastaju kada se brzina laserske zrake poveća iznad kritične granice, što dodatno ograničava maksimalnu brzinu zavarivanja i produktivnost cijelog procesa.

Razumijevanje parametara procesa

Razumijevanje utjecaja parametara procesa na kvalitetu zavara ključno je za unapređenje laserskog zavarivanja. Međutim, istraživači se suočavaju s izazovima zbog ograničenih eksperimentalnih i simulacijskih podataka. Tradiocionalne metode zahtijevaju puno vremena i kompleksnost, jer inženjeri moraju generirati velike količine numeričkih podataka kako bi formulirali jednadžbe koje opisuju zavara.

Umjetna inteligencija u laserskom zavarivanju

Kako bi prevladali ove izazove, Li i njezini kolege počeli su koristiti tehnologiju umjetne inteligencije. Korištenjem velikih jezičnih modela (LLM), istraživači su mogli procijeniti širok spektar parametara koji doprinose problemima kvalitete u laserskom zavarivanju. Ova tehnologija omogućuje im da iz postojećih podataka generiraju točne jednadžbe koje opisuju fizičke fenomene zavara.

Prednosti LLM tehnologije

Prednosti korištenja LLM tehnologije uključuju mogućnost obavljanja više zadataka istovremeno, upotrebu tekstualnih podataka za duboko učenje i adaptivnost na nove zadatke bez ponovne obuke. LLM također omogućuju održavanje koherencije u dugim tekstovima i integraciju znanja dok povezuju složene informacije. Ovaj pristup omogućava inženjerima da generiraju jednadžbe za druge materijale, čime se povećava univerzalnost istraživanja.

Optimizacija aplikacija laserskog zavarivanja

Razvoj integracijskog okvira koji koristi minimalne nove eksperimentalne podatke za identifikaciju relevantnih informacija iz postojećih znanstvenih radova rezultirao je poboljšanjima u optimizaciji laserskog zavarivanja. Testiranjem jednadžbi u Nacionalnom laboratoriju Argonne i Institutu za zavarivanje Edison, inženjeri su stekli dublje razumijevanje odnosa između različitih parametara, što je dovelo do vrijednih uvida o fizičkim odgovorima tijekom zavarivanja.

Korištenje podataka iz prethodnih istraživanja

Kombiniranjem informacija iz postojećih istraživanja s vlastitim eksperimentima, inženjeri su razvili jednadžbe koje točno predviđaju fizičke procese u zavaru. Ova mogućnost korištenja prethodnih eksperimenata omogućava predviđanje svojstava novih zavara, unatoč različitim fizičkim karakteristikama.

Preciznost i brzina u razvoju jednadžbi

Za razvoj svog okvira, Li i njezini suradnici koristili su 48 skupova podataka, a postizanje visoke preciznosti omogućeno je procesom ocjenjivanja i rangiranja jednadžbi na temelju važnih fizičkih parametara. Ovaj pristup ne samo da ubrzava proces generiranja jednadžbi, već ga i čini učinkovitijim jer omogućuje stvaranje 10 jednadžbi u samo jednoj minuti.

Budućnost laserskog zavarivanja

U pogledu budućih planova, inženjeri iz Penn Statea planiraju daljnju optimizaciju okvira i proširenje upotrebe LLM-a na dodatne proizvodne procese, uključujući aditivnu proizvodnju. Razvoj tehnologije umjetne inteligencije osigurava da će lasersko zavarivanje ostati ključni faktori inovacije i učinkovitosti u budućim industrijskim aplikacijama.