PHÁT TRIỂN MÔ HÌNH HỌC SÂU HƯỚNG DỮ LIỆU ĐỂ DỰ ĐOÁN KHUYẾT TẬT BỀ MẶT VẬT ĐÚC

Tóm tắt

Quá trình đúc nổi lên như là một quá trình sản xuất công nghiệp điển
hình bởi tính đa dạng và phức tạp của nó. Một trong những hướng tiếp cận để xây
dựng xưởng đúc thông minh là ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào việc cải tiến quá trình
đúc. Bài viết này trình bày một cách tiếp cận liên quan đến ứng dụng học sâu trong
việc dự đoán các khuyết tật bề mặt vật đúc. Phương pháp này cho phép dữ liệu sản
xuất từ hai xưởng đúc thép có thể được sử dụng để phát triển mô hình dự đoán
khuyết tật liên quan đến bề mặt vật đúc đã được chứng minh. Dữ liệu được sử dụng
để phát triển mô hình được thu thập từ quá trình đúc cát CO2, trong đó các chi tiết
có trọng lượng từ 1 đến 100 kg được sản xuất từ vật liệu thép. Kết quả chỉ ra rằng
mô hình học sâu hướng dữ liệu đã chọn có tác động rõ ràng đến việc dự đoán khuyết
tật của quá trình đúc cát CO2.