Des simulations de coulée rapides, entièrement résolues et à grande échelle peuvent être réalisées via des réseaux de neurones profonds.

Apprentissage automatique pour la coulée des métaux

  • FEMI Scie à ruban métal industrielle à descente automatique FEMI N250 DAXL
    AVANTAGES DE LA SCIE A RUBAN FEMI N250 DAXL Grande capacité de coupe Ø225 mm Puissant moteur monophasé à 2 vitesses, réducteur lubrifié à huile Bras, étau, et groupe pivotant en fonte Système de descente du bras par cylindre hydraulique avec débit réglable Guide lame glissant en acier avec roulements Etau avec système de blocage rapide Levier frontal de déblocage du group pivotant intégré dans la base Pompe de lubrification avec corps en aluminium Volant de grandes dimensions pour une tension de la lame facile Manomètre indiquant la tension de la lame (600-1000 Kg/cm3) Equipement de série Socle en kit de montage Bac pour l'huile de lubrification Pompe de lubrification Butée de mise à longueur pour sciage en série Clés pour les réglages, remplacer la lame et démonter la protection de la lame Brosse pour nettoyer la lame Cylindre hydraulique avec debit réglable semi-automatique (descente automatique) CARACTERISTIQUES TECHNIQUES Dimension 2480x27x0.9 mm Coupes d'onglet 0°-60° links Puissance absorbée 1100 W (400 V) Vitesse de coupe 45/90 m/min Délai de livraison sur demande Capacité de coupe carré 45° 145x145 mm Capacité de coupe carré 60° 70x70 mm Capacité de coupe carré 90° 185x185 mm Capacité de coupe rectangulaire 45° L135xH185 mm // L145xH150 mm Capacité de coupe rectangulaire 60° L63xH107 mm // L69xH90 mm Capacité de coupe rectangulaire 90° L240xH160 mm // L250xH110 mm Capacité de coupe rond 45° 150 mm Capacité de coupe rond 60° 70 mm Capacité de coupe rond 90° 225 mm Poids de produit 200 kg
  • Avidsen - Motorisation Automatique pour Portail Coulissant (Bois, Fer, alu ou PVC) OREA 500 Plus - pour Portail Plein, ajouré ou Semi-ajouré de 500Kg Max et 8m Max.
    Pour tout type de portail: bois, fer, aluminium ou plastique (PVC). 2 télécommandes sans fil utilisable dès 100 m du portail. Ouverture complète ou partielle pour passage piéton. Portail jusqu’à 500 kg. Portail jusqu’à 8m. 100% sécurisé avec détection d’obstacle. Référence fournisseur AVIDSEN: 114457
  • Thermostat programmable sans fil numérique, minuteur, interrupteur, prise, régulateur température, contrôle multicanal, mode de refroidissement, chauffage, rétroéclairage vert - Modèle européen
  • FEMI Scie à ruban métal semi automatique FEMI ABS 1750XL
    AVANTAGES DE LA SCIE A RUBAN FEMI ABS 1750XL Puissant moteur universel 2000W doté d'un régulateur électronique de vitesse «Constant Speed» avec limiteur ampèremétrique Largeur de lame: 20 mm pour travail intense Système de lubrification intégré, simple à régler pour la coupe de pièces de différentes dimensions Bac amovible de grandes dimensions avec reservoir pompe, facile à nettoyer Rouleaux pour le soutien des pièces en entrée et en sortie Etau à glissement rapide intégré Système de tension de la lame par friction pour un réglage plus précis (BREVETE) Double guide lame coulissant Socle solide et robuste en acier en kit de montage CARACTERISTIQUES TECHNIQUES Dimension 1735x20x0,9 mm Coupes d'onglet 0°-45 inks Puissance absorbée 2000 W Vitesse de coupe 35 - 80 m/min Délai de livraison sur demande Capacité de coupe carré 45° 100x100 mm Capacité de coupe carré 60° - Capacité de coupe carré 90° 150x150 mm Capacité de coupe rectangulaire 45° 100x120 mm Capacité de coupe rectangulaire 60° - Capacité de coupe rectangulaire 90° 160x140 mm Capacité de coupe rond 45° 110 mm Capacité de coupe rond 60° - Capacité de coupe rond 90° 155 mm Poids de produit 75 kg Equipement de série Socle en kit de montage Bac pour le lubrifiant amovible Pompe de lubrification Butée de mise à longueur pour sciage en série Rouleaux pour le soutien des pièces en entrée et en sortie avec 4 vitesses de descente et arrêt de fin de course automatique
  • Nologo central universel pour portail automatique 1/2 portes START-S4XL CAME BFT Nice ECC, noir
    Centrale monophasée pour moteurs 1/2 230 Vac. Portails de porte 4 interrupteurs de fin de course, 4 modes de fonctionnement, apprentissage automatique de l'heure, programmation indépendante, gestion des codes radio intégrés
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Casting Simulations Apprentissage automatique pour la coulée des métaux – battage médiatique ou opportunité?

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Auteur/
Éditeur:
Dr. Mahdi Torabi Rad
/ Nicole Kareta

Mettons de côté le battage médiatique et l’anti-battage médiatique de l’apprentissage automatique et discutons des opportunités qu’il peut offrir dans le domaine de la fonte des métaux. Mais quels défis doivent être surmontés en premier?

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Des simulations de coulée rapides, entièrement résolues et à grande échelle peuvent être réalisées via des réseaux de neurones profonds.

(Source: Université de l’Iowa)

Le battage médiatique du Machine Learning (ML) est réel. Le terme apparaît partout. Vous entendez des phrases comme «l’IA est la nouvelle électricité». L’anti-battage commence également à gagner du terrain. Certains croient encore que toute méthode ML n’est qu’une boîte noire. Une chose est claire: le battage médiatique est dû aux impacts remarquables et difficiles à ignorer du BC dans des domaines allant de la médecine informatique à la finance. Le domaine de coulée de métal n’a pas encore ressenti l’impact. En fait, le premier article à étendre l’application du ML au domaine de la modélisation de la solidification des alliages n’a été publié que très récemment. [1]. Ce travail est destiné à façonner un débat productif au sein de la communauté de simulation de coulée sur la façon d’utiliser les capacités ML dans le domaine de la coulée de métaux.

Avec la maintenance normative, les machines ou les appareils jouent un rôle actif dans leur propre maintenance.

Pourquoi l’apprentissage automatique pour la coulée de métaux?

Jusqu’à présent, les simulations de coulée de métaux ont dû reposer entièrement sur des méthodes numériques basées sur des maillages telles que les éléments finis ou les différences finies. Les simulations informatiques basées sur ces méthodes ont contribué à améliorer la qualité des pièces coulées dans la mesure où de nos jours, l’utilisation d’un logiciel de simulation de pièces moulées est une pratique quotidienne pour les ingénieurs de pièces moulées. Malgré l’impact positif que ces simulations ont eu, la simulation de modèles de solidification réalistes avec une résolution spatiale suffisamment élevée pour résoudre complètement les phénomènes physiques incorporés dans le modèle simulé est toujours intraitable sur le plan informatique. Par conséquent, les ingénieurs n’ont d’autre choix que de s’appuyer sur des modèles qui font des hypothèses simplificatrices à outrance. À titre d’exemple, ils utilisent généralement des modèles qui ignorent complètement la convection à l’état fondu ou la considèrent simplement en augmentant la conductivité thermique. Comme autre exemple, le couplage dynamique des calculs de solidification aux bases de données thermodynamiques, qui est nécessaire pour une simulation réaliste des alliages multicomposants, reste au-delà de ce qui peut être réalisé dans une simulation industrielle. Même les modèles trop simplifiés ne peuvent être simulés que sur des maillages qui ne sont généralement pas assez fins, et donc les résultats de simulation ne sont généralement pas entièrement résolus. Malgré toutes ces limitations, l’exécution de simulations prend encore quelques heures à quelques jours et nécessite un matériel coûteux.

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La raison sous-jacente de toutes les lacunes ci-dessus est étonnamment simple: c’est le fait que les simulations actuelles utilisent la différenciation numérique pour calculer les dérivées dans une équation, et la différenciation numérique souffre d’erreurs de discrétisation. Ces erreurs sont proportionnelles à la taille de l’étape de différenciation (maillage ou pas de temps) et les garder petites nécessite d’avoir une taille d’étape relativement petite. Cela augmente le coût de calcul des simulations et limite la taille du domaine de simulation.

En plus des problèmes liés au coût de calcul, les simulations de coulée actuelles sont arrivées à maturité au cours des dernières décennies, et la possibilité de développer une nouvelle technique radicale, pour résoudre des problèmes connus pour être très difficiles dans les simulations de solidification, est peu probable. En d’autres termes, si nous, dans la communauté de la simulation de coulée, utilisons uniquement les méthodes qui ont été essayées au cours des dernières décennies, les progrès révolutionnaires dans le domaine seront improbables.

La réalisation de simulations de casting rapides, entièrement résolues et à grande échelle est un objectif intimidant. Dans ce qui suit, je discute pourquoi nous pouvons raisonnablement nous attendre à atteindre cet objectif en adoptant des concepts de modélisation initialement développés dans le domaine ML, plus spécifiquement, une méthode connue sous le nom de réseaux de neurones profonds.

Bénéficiez de l'apprentissage automatique dans une construction légère: le processus

Réseaux de neurones formés par la théorie (TTN)

L’apprentissage automatique doit sa popularité actuelle principalement à réseaux de neurones profonds. Ces réseaux sont des systèmes informatiques qui se composent de plusieurs éléments de traitement simples mais hautement interconnectés appelés neurones, qui mappent un réseau d’entrées sur une ou plusieurs sorties. Chaque neurone a un biais et des poids de connexion, dont les valeurs sont déterminées dans un processus appelé entraînement. Une fois qu’un réseau est formé, il peut être utilisé pour faire des prédictions sur les nouvelles données d’entrée.

Les réseaux de neurones profonds transforment désormais des domaines tels que la reconnaissance vocale, la vision par ordinateur et la médecine informatique. Leur application a récemment été étendue au domaine de la modélisation de la solidification des alliages par l’auteur. Dans une procédure appelée théorie-formation, j’ai utilisé un modèle de solidification théorique (c’est-à-dire mathématique) pour former des réseaux de neurones à un problème de référence de solidification. Les réseaux neuronaux formés en théorie (TTN) n’ont besoin d’aucune connaissance préalable de la solution des équations gouvernantes ou de données externes pour la formation. Ils s’auto-entraînent en s’appuyant sur la capacité d’un réseau de neurones à apprendre la solution des équations aux dérivées partielles (PDE). Dans la littérature sur l’apprentissage en profondeur, cette capacité est parfois désignée par le terme «résolution d’EDP»; Cependant, je préfère et utilise le terme «apprentissage de la solution des PDE» à la place. La raison en est que les TTN peuvent prédire la solution d’un PDE sans réellement le résoudre; le terme «résolution d’EDP» néglige simplement cette puissante capacité. Paul Dirac, l’un des physiciens théoriciens les plus importants du 20e siècle, a dit un jour: «Je considère que je comprends une équation quand je peux prédire les propriétés de ses solutions, sans vraiment la résoudre.» Étant donné que les TTN peuvent prédire la solution d’une équation sans vraiment la résoudre, il est raisonnable de soutenir que les TTN ont appris les équations sur lesquelles ils ont été formés, et le terme «apprentissage de la solution» le souligne correctement.

Les fissures, les points d'impact, les trous de soufflage et les défauts tels que la porosité sont généralement difficiles à définir.

Avant de discuter des avantages que les TTN peuvent potentiellement apporter à la communauté de la simulation de casting, je vais aborder leurs deux avantages principaux sur une méthode basée sur le maillage. Considérons une méthode de différence finie et imaginons que nous voulons effectuer une simulation dimensionnelle dans un domaine de longueur L dans chaque direction spatiale et du temps zéro à t1. Pour estimer le temps CPU de cette simulation, permettez-moi d’effectuer une analyse de premier ordre. Parce que tous les nœuds du maillage doivent être analysés à tous les pas de temps, le temps de calcul tCPU est proportionnel au nombre total de pas de temps Nt et le nombre de points de grille dans la simulation NX: tCPU~NtNX~t1/ ∆t (L/ ∆X)~t1L (∆X)– (2 + d). La dernière relation découle de la limite de stabilité d’un schéma de marche temporelle explicite dans un système à diffusion contrôlée. Le fait que apparaît dans l’exposant dans la relation pose deux problèmes, qui sont discutés ci-dessous.

Le premier problème est que l’apparition de dans l’exposant rend les simulations entièrement résolues (c’est-à-dire la simulation sur un maillage suffisamment fin) très coûteuses en calcul. Imaginer = 3 (c’est-à-dire des simulations en trois dimensions). Affiner le maillage d’un facteur deux seulement augmentera le temps de calcul d’un facteur trente-deux. En d’autres termes, une simulation qui prenait un jour prendra maintenant un mois. Le deuxième problème est que l’apparition de dans l’exposant restreint sévèrement les simulations à grande échelle (simulations à l’échelle de pièces industrielles produites avec moulage). L’augmentation de la taille du domaine par un facteur de seulement deux dans chaque direction augmentera le temps processeur par un facteur de huit. En raison de ces deux problèmes, une simulation à grande échelle et entièrement résolue est généralement impossible en pratique et jamais rapide. Encore une fois, ces problèmes sont dus au nombre de dimensions apparu dans l’exposant, et ils sont liés à un problème appelé malédiction de la dimensionnalité dans des domaines tels que la finance.

En tant que technologie de base de l'industrie 4.0, les systèmes d'auto-apprentissage sont susceptibles de trouver leur chemin dans les usines.

Dans notre analyse de premier ordre pour estimer le temps de calcul, est apparu dans l’exposant (et a causé les problèmes discutés ci-dessus) parce que les équations étaient discrétisées. Comme les TTN ne discrétisent pas les équations, on peut s’attendre à ce qu’ils ne rencontrent pas ces problèmes. En d’autres termes, on peut s’attendre à former des réseaux capables de simuler un phénomène en pleine résolution et à grande échelle. Cela semble être le premier avantage principal des TTN par rapport à une méthode basée sur un maillage. Cette attente est renforcée par le fait que, dans des domaines tels que la finance mathématique, la malédiction de la dimensionnalité a été surmontée avec succès en utilisant des réseaux de neurones profonds (au lieu de méthodes basées sur le maillage).

La deuxième avantage des TTN par rapport à une méthode basée sur le maillage découle du fait que, comme mentionné précédemment, les TTN peuvent prédire la solution d’une équation sans vraiment la résoudre. Cela réduit le coût de calcul associé aux prévisions à presque zéro. En d’autres termes, quel que soit le coût de calcul associé à la formation des TTN, qui, comme expliqué ci-dessus, devrait être entièrement exploitable même pour une simulation entièrement résolue et à grande échelle, leurs prédictions sont presque instantanées. Cela ouvre la possibilité d’avoir des simulations à grande échelle rapides et entièrement résolues.

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Comment la simulation peut-elle soutenir le développement de produits de composants structurels de manière positive?

Directions futures

Utiliser correctement les deux avantages ci-dessus (surmonter les problèmes liés à la malédiction de la dimensionnalité et avoir des prédictions instantanées) peut potentiellement réinventer les simulations de casting en nous permettant d’effectuer des performances rapides (presque instantanées), entièrement résolues (c’est-à-dire équivalentes à une simulation indépendante du maillage) dans les méthodes actuelles basées sur le maillage) et les simulations de coulée à grande échelle (c’est-à-dire à l’échelle de la pièce réelle et non plus petite). En pratique, cela peut avoir pour résultat un réseau qui peut prédire instantanément, par exemple, des défauts difficiles à résoudre, tels que des ségrégations de canaux (c.-à-d., Des taches de rousseur ou des a-ségrégations dans la coulée d’acier) ou la porosité, quelle que soit la taille de le domaine de simulation.

Bien que l’utilisation des avantages ci-dessus des TTN sur le terrain semble très prometteuse, la réalisation de ces objectifs est une tâche difficile, principalement en raison des difficultés de formation des TTN. Par exemple, comme je l’ai montré dans [1], assurer quelque chose d’aussi fondamental que d’avoir des fractions solides prédites non négatives s’avère être une tâche non triviale. Voici quelques-uns des problèmes de recherche en suspens:

  • comparer les performances de différents optimiseurs
  • comprendre le rôle de la profondeur et de la largeur du réseau et la taille de l’ensemble de données d’apprentissage dans la performance d’un TTN
  • formation théorique utilisant des modèles de solidification intégrant la convection à l’état fondu

Référence

[1] Torabi Rad, M., Viardin, A., Schmitz, G. J. et Apel, M. «Réseaux de neurones profonds de formation théorique pour un problème de référence de solidification d’alliage.» Science des matériaux informatiques 180 (2020) 109687

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