Sat Sep 19 2020

09 19

AI optimaliseert trillingen

06/05/2020

Door Ad Spijkers

Het Fraunhofer-Institut für Betriebsfestigkeit und Systemzuverlässigkeit (LBF) in Darmstadt ontwikkelt nieuwe methoden voor de aan trillingen gerelateerde optimalisatie van complexe systemen.


     

Het optimaliseren van trillingen in complexe constructies is niet altijd beheersbaar met conventionele methoden. De oplossingsruimte wordt erg groot en verschillende aan trillingen gerelateerde maatregelen werken in op elkaar, wat tot onverwachte effecten kan leiden.

Om storende of proceskritische trillingen te voorkomen, worden vaak maatregelen zoals dempers of dempers gebruikt. Met name bij gedistribueerde systemen hebben conventionele optimalisatiemethoden hun grenzen door interacties tussen de verschillende effecten.

Door hun jarenlange ervaring kunnen de wetenschappers van Fraunhofer-LBF trillingsproblemen oplossen, van experimentele of numerieke analyse tot de implementatie van geschikte maatregelen. De nieuw ontwikkelde methode is gebaseerd op evolutionaire algoritmen en zorgen voor een snelle en geautomatiseerde oplossing.

De methode is gebaseerd op een uitbreidbare bibliotheek met verschillende passieve, semi-actieve en actieve metingen, die ook in combinatie kunnen worden gebruikt. Het gebruik van kunstmatige intelligentie maakt het mogelijk om sneller de beste oplossingen te vinden. Bedrijven die problemen hebben met trillingen, geluid of rammelen van machines krijgen een totaaloplossing, van de probleemanalyse tot en met de oplossing.

Trillingsreductie

Een toepassingsvoorbeeld laat zien hoe dit werkt: Bij machines voor het bewerken van grote componenten heeft de werkstukmassa een aanzienlijke invloed op het dynamische gedrag van de machine. Om storende trillingen die de kwaliteit van de componenten beïnvloeden te voorkomen, worden vaak maatregelen zoals dempers, neutralisatoren of dempingscomponenten geïmplementeerd.

De maatregelen moeten nauwkeurig worden afgestemd op de te beschermen structuur of de bron die de trillingen genereert. Als die verandert, bijvoorbeeld door werkstukken met verschillende afmetingen, moet de maatregel worden aangepast. Kunstmatige intelligentie en adaptieve maatregelen tegen trillingen kunnen deze uitdaging effectief aan.

Als een machine is uitgerust met een aantal aan trillingen gerelateerde maatregelen, zoals adaptieve absorbers of machinelagers, kunnen de vooraf ingestelde maatregelen optimaal worden aangepast. Dit gebeurt met behulp van het ontwikkelde AI-algoritme met een vereenvoudigd model van de machine en kennis van het te bewerken werkstuk. Op deze manier kan vanaf het eerste werkstuk een maximale componentkwaliteit worden bereikt.

Fraunhofer LBF heeft al verschillende adaptieve absorbers en machinelagers in één en twee dimensies geïmplementeerd om een geautomatiseerde instelling van aan trillingen gerelateerde maatregelen te implementeren. Aan de driedimensionale implementatie wordt volop gewerkt.

Foto: Fraunhofer LBF, Raapke