有効化とサポート
21/01/2026 104 閲覧数 2 いいね！
簡単に言うと
- 人工知能は宇宙輸送における工業生産を支援するために使用されています
- 欧州宇宙機関が支援する 3 つのプロジェクトは明らかな利点をもたらしています
- MT Aerospace は、新しい技術を材料加工に適用し、ショットピーニング成形、摩擦撹拌溶接、およびカーボンファイバーの配置方法を改善しています。
詳細
人工知能 (AI) はあらゆる分野で多くの利点を約束しており、ロケットも例外ではありません。欧州宇宙機関の将来打ち上げ準備プログラム (FLPP) は、将来のロケットや宇宙船で使用できる材料のより良いプロセスやまったく新しい形状を開発するための AI の使用を研究しています。
と共に MTエアロスペース ドイツでは、同庁は材料プロセス技術を業界全体に適応させることを検討している。
ショットピーン成形
ショットピーニング成形面
ショットピーン成形は、金属を小さなボールでショットして曲げて形を整えるプロセスです。加熱せずに成形するため、金属の形状が強く、金属疲労に強くなります。これは一般的に使用されるプロセスであり、MT エアロスペースがアリアン 6 ロケットの燃料タンクのドーム ヘッドを成形する方法です。
ボールが高速で金属に衝突するため、それぞれの衝撃は予測できません。初めて機械学習を使用して金属が次にどのように変形するかを予測し、わずか 2 ミリメートルの公差で目的の形状に到達するための迅速かつ正確な方法を提供します。
摩擦撹拌接合
MT Aerospace の摩擦撹拌溶接機
金属部品を作成したら、多くの場合、他の部品と結合する必要があります。宇宙産業では、摩擦撹拌溶接が人間やロボットによって行われる従来のアーク溶接に取って代わりつつあります。摩擦撹拌溶接では、溶接領域上でピンを高速で回転させるだけで金属を加熱し、摩擦を利用して材料をかき混ぜます。この精密な溶接技術により金属が融合され、アリアン 6 の戦車の製造に使用されるようなより強力な構造が可能になります。
溶接力、温度、その他の機械遠隔測定のための新しいデジタル監視テクノロジーにより、機械学習は機械のセットアップを迅速化し、文書化作業をサポートし、最終的な溶接の形状を自動的にチェックできるようになりました。この溶接継ぎ目の自動評価により、従来のプロセスと比較して分析時間が 95% 短縮されました。
自動ファイバー配置
Phoebus 自動ファイバー配置機上の 2m スケール水素タンク
ただし、すべてが金属であるわけではありません。カーボンファイバー強化プラスチックは、より軽くて強い新しい形状を提供します。層状に構築されたフィーバス プロジェクトは、アリアン 6 でのカーボンファイバー タンクの使用を検討しています。
ここで MT Aerospace は、機械学習モデルを活用した新しいレーザー センサー テクノロジーを統合し、その場で欠陥を検出して分類することで、生産を継続し、生産時間を大幅に短縮します。
「機械学習などの人工知能と新しいデジタル技術の組み合わせが、打ち上げロケットの製造に変革をもたらしています」と宇宙輸送未来打ち上げ準備プログラムでソフトウェア中心のデジタル化活動を担当するダニエル・チッピング ESA プロジェクトマネージャーは述べています。「複雑な分析タスクの自動化から退屈な機械の停止/停止の削減に至るまで、すべての材料と成形プロセスにわたって利点が見え始めています。」
これらのプロジェクトは、将来の宇宙輸送システムの技術開発を支援する ESA の将来打ち上げ準備プログラム (FLPP) の一部です。このプログラムは、まだ存在しないテクノロジーを構想、設計、投資することにより、未実証、実証されていない宇宙プロジェクトの開発に伴うリスクを軽減しています。
のように
#ロケット部品の製造における人工知能