VINIF.2020.DA15 – Tối ưu hoá quá trình chế tạo dựa trên dữ liệu từ mô phỏng vật lý

Chủ nhiệm dự án
TS. Trần Văn Xuân
Tổ chức chủ trì
Trường Đại học Thủ Dầu Một

Trong các quá trình chế tạo công nghiệp, chất lượng sản phẩm đầu ra phụ thuộc rất lớn vào các tham số quá trình bao gồm tính chất nguyên liệu đầu vào, tham số vận hành, và điều kiện môi trường. Các tham số này thực tế có thể không được xác định một cách chính xác, thậm chí có thể thay đổi liên tục trong quá trình vận hành một cách không kiểm soát được. Do đó, một trong những thách thức lớn là việc điều chỉnh các tham số quá trình chế tạo để có chất lượng sản phẩm theo yêu cầu. Phương pháp thử-sai thông thường được sử dụng cho nhiệm vụ này tiêu tốn nhiều thời gian, chi phí, phụ thuộc rất nhiều vào hệ thống máy móc, và kỹ năng, kinh nghiệm của người vận hành. Nghiên cứu và phát triển các phương pháp tối ưu cho phép điều chỉnh một cách hiệu quả, nhanh chóng các tham số quá trình chế tạo để có chất lượng sản phẩm theo yêu cầu là mục tiêu chính của dự án nghiên cứu EDPOMP. Các phương pháp này được phát triển dựa trên các mô hình số có độ chính xác cao dựa trên nền tảng trí tuệ nhân tạo. Dự án này sẽ tập trung vào ba công nghệ chế tạo tiên tiến và phổ biến trong ngành công nghiệp nặng bao gồm chế tạo bồi đắp (in 3D) kim loại, dập tấm/định dạng kim loại, và hàn tự động.

Hiện nay theo xu thế chung, Việt Nam đang thực hiện quá trình chuyển đổi số một cách mạnh mẽ hướng đến nền Công nghiệp 4.0 với mục tiêu thúc đẩy các doanh nghiệp sản xuất chế tạo tại Việt Nam tự thiết kế và sản xuất đáp ứng nhu cầu trong nước và xuất khẩu. Dự án EDPOMP sẽ nghiên cứu chuyên sâu về các quá trình vật lý cơ bản trong các công nghệ chế tạo tiên tiến và sẽ phát triển các kiến thức này thành các công cụ mô phỏng số sử dụng phương pháp học máy để tối ưu hóa các thông số đầu vào cho các quá trình chế tạo. Kết quả của dự án này sẽ giúp nâng cao hiệu quả sản xuất, đặc biệt cho các ngành sản xuất thiết bị y tế, kỹ thuật ô tô, và hàng không vũ trụ.

Chủ nhiệm dự án
TS. Trần Văn Xuân
Tổ chức chủ trì
Trường Đại học Thủ Dầu Một

Tags

Tiến độ dự kiến
01/11/2020
31/07/2021
Giai đoạn 1

– Cơ sở dữ liệu in 3D kim loại;
– Gửi đăng 2 bài báo Q1;
– Gửi đăng 2 bài báo hội nghị Scopus;

28/02/2022
Giai đoạn 2

– Cơ sở dữ liệu quá trình dập tấm kim loại;
– Xuất bản 2 bài báo Q1;
– Xuất bản 2 bài báo hội nghị Scopus;
– Gửi đăng 2 bài báo Q1;
– Gửi đăng 2 bài báo hội nghị Scopus;

31/10/2022
Giai đoạn 3

– Cơ sở dữ liệu quá trình hàn;
– Xuất bản ít nhất 3 bài báo Q1;
– Xuất bản ít nhất 3 bài báo hội nghị ;
– Đăng ký 02 bằng sở hữu trí tuệ;
– Xây dựng 03 phòng thí nghiệm ảo;
– Sản xuất 02 sản phẩm mẫu (prototypes);
– Hoàn chỉnh cơ sở dữ liệu mã nguồn mở;
– Hoàn chỉnh các phần mềm mã nguồn mở;