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16/05/2016

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Un clone digitale degli ingranaggi

Grazie alla generazione di una sorta di ‘genoma dei materiali’ è possibile migliorare le previsioni su guasti e ciclo di vita dei componenti di una macchina.


È la comprensione delle componenti di una macchina e come massimizzarne il ciclo di vita l’obiettivo che si sono posti gli ingegneri di Sentient Science, società americana che ha collaborato con la NASA per creare e studiare una sorta di DNA degli oggetti fisici e funzionanti. Grazie ad esso si vogliono prendere delle decisioni migliori non solamente su come usare le macchine ma anche su come progettarle perché funzionino più a lungo possibile e con ottime prestazioni anche a livello energetico.  Il tutto codificato in un sistema digitale capace di rendere più economici quei processo oggi affidati ad altri modelli di test fisico.

La collaborazione con la NASA il suo Small Business Innovation Research (SBIR) dove è presente una quantità enorme di dati sulle prestazioni dei materiali utilizzati per realizzare le parti. Con il software derivato, battezzato DigitalClone, si punta aumentare la durata delle macchine, dopo aver effettuato una serie di test basati su componenti già collaudati e con un elevato corso storico. Ecco che ci si è affidati a un database di ingranaggi dalle forme più svariate e sui relativi parametri di lubrificazione ed elaborazione, scegliendo in particolare quello relativo alla trasmissione di un elicottero. 

Dal punto di vista operativo, il software DigitalCone inserisce dei sensori all’interno delle scatole ad ingranaggi delle turbine eoliche e si serve dei dati raccolti in tempo reale per aggiornare costantemente le previsioni su prestazioni e guasti. Nel dettaglio viene creato un gemello digitale di un componente o sistema e il software, basandosi su quanto sa sulla fisica delle frizioni, lubrificazione e usura, predice le prestazioni future, la durata e le possibili rotture. E per dimostrane il funzionamento è stato quindi creato un modello digitale dell’ingranaggio della Nasa comparando le predizioni con i dati storici prestazionali, riuscendo perfettamente nell’intento di questo ‘genoma dei materiali’ oggi già in uso presso alcune compagnie.

 

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