Kuorman arvioiminen eteenpäinkytketyllä neuroverkolla hydraulisesti toimivissa joustavassa puomistossa

Abstract

Tämän työn aiheena on kehittää reaaliaikainen simulaatio hydrauliikalla toimivasta nostolaitteesta joustavalla puomilla, sekä siitä saatavalla datalla opettaa eteenpäinkytketty neuroverkko tunnistamaan simulaation nostolaitteen kannattelevan kuorman. Työ on tehty Oulun yliopistolle. Työ on osa SANTTU-projektia, jossa tavoitteena on tutkia, kuinka tekoälyä voidaan hyödyntää oikeissa työkoneissa, joissa osat ovat tietenkin joustavia. Aluksi myös tarkastellaan aiempia tutkimuksia aiheesta, joihin tämä tutkimus perustuu.

Tutkimuksen aikana perehdytään aiheisiin, kuten monikappalesysteemidynaamiikkaan, hydrauliikkaan, sekä eri tekoälymalleihin. Simulaatio perustuu modaalisesti vähennettyyn solmupohjaiseen liikkuvaan vertailukehykseen ja keskittyneiden nesteiden teoriaan. Tätä seuraa erilaisiin tietokoneohjelmiin perehtyminen, kuten CAD ohjelmaan, FEM-ohjelmaan ja simulaatio-ohjelmaan, sekä kuinka yhteensopivia ne ovat prosessin edistämisen kannalta. Ohjelmilla saadaan aikaan toimiva simulaatio. Lopulta myös rakennetaan eteenpäinkytketty neuroverkko, joka simulaatiosta saadulla virtuaalisten sensorien keräämällä datalla onnistuu oppimaan simulaatiossa nostettavan kuorman massan.

Tutkimus onnistui ja sillä on mahdollisuuksia jatkokehittelyyn. Simulaatio onnistui joustavalla osalla ja eteenpäinkytketty neuroverkko onnistui arvioimaan nostettavan kuorman massan. Jatkokehittelyn osalta prosessia voisi kehittää vaikkapa sensoreita vähentämällä tai entistäkin paremmalla neuroverkkomallilla. Myös oikealla prototyypillä voisi tutkimusta kokeilla.