CT는 인공 지능 (AI)의 사용을 통해 항공 부문의 설계, 제조 및 운영 프로세스 최적화를 목표로하는 개척 프로젝트 인 여러 분야의 Tifon Consortium에 합류합니다.

CT는 항공 우주 산업의 설계 및 제조 엔지니어링주기를 재정의하기위한 AI 기반 솔루션 개발에 중점을두고 있습니다.

Tifon Project (산업 환경에서 제조, 설계 및 운영을위한 지능형 기술)는 인공 지능 기술을 탐색하고 적용하여 항공 산업의 프로세스를 최적화하여 미래의 과제에 대한 지속 가능성, 효율성 및 대응 성을 향상시키는 것을 목표로합니다.

항공 산업을위한 새로운 패러다임

Tifon은 조종사 및 조종 증명 증명을 실행하여 AI 기술을 적용하는 어려움과 산업 공정 (설계 및 제조)에 확장 성을 식별하고 해결하는 데 중점을 둡니다. 이를 위해 컨소시엄의 회사는 품질 프로세스 자동화, 지식 관리를위한 대형 언어 모델 (LLM)의 적용 및 강화 학습 및 변형 자동 인코더 (VAE)와 같은 혁신의 주요 영역을 다루고 있습니다.

CT는 항공 우주 산업에서 디지털 혁신과 지속 가능성을 주도합니다

이 프로젝트에서 CT는 항공 산업의 설계 및 제조 엔지니어링주기를 재정의하기위한 AI 기반 솔루션 개발에 중점을두고 있습니다. 그 노력에는 품질 향상을위한 기계 비전의 적용, 제로 방출 항공기의 대리 모델 개발 및 파괴적인 형상 및 고급 구조 최적화 기술이 포함됩니다..

• 고급 구조 차원 : 구조적 요소 크기 조정을위한 신경망 사용, 제로 배출 항공기의 전체 설계에 통합.
• 도달하기 어려운 지역의 검사: FOD를 감지하는 혁신적인 방법 (이물 대상 파편/손상)과 항공기의 큰 내부 및 외부 표면을 평가합니다.
• AI를 통한 열 최적화: 생성 모델링 및 부가 제조를 통해 최적화 된 열교환기를위한 파괴적인 지오메트리 설계.
• 다 분야 구조 최적화: 전체 항공기 중량을 최소화하기 위해 구조적 및 공기 역학적 측면을 통합하는 일관되고 지속 가능한 모델의 개발.
• 고급 기계적 특성 예측: AI 기반 방법론은 비 전통적인 스태킹 시퀀스 및 제조 매개 변수를 설계하여 복합 재료의 기계적 특성을 예측하는 방법론. 이 모델은 재료를 사용자 정의하고 최적의 구조 시뮬레이션을 공급할 수 있습니다.
• 예측 피로 및 균열 평가 : 피로 균열 핵 생성 및 임의의 형상 및 하중으로 전파를 예측하기위한 대리 모델, 피해 공차 데이터를 신경망 방법에 통합.

CT는 또한 복합 재료의 기계적 특성을 예측하기위한 새로운 AI 기반 전략, 손상 허용 오차 평가 및보다 효율적이고 파괴적인 구조적 구성을 탐구하기위한 생성 설계 방법론을 조사하고 있습니다.

협력 노력

Tifon 프로젝트는 Navantia, 4i Intelligent Insights, Bertrandt 및 Ct. 또한 UPM (Universidad Politécnica csgo 도박 사이트 Madrid)에 의해 조정 된 AEI 클러스터에는 AIMEN, BSC, Inta, UAH, UC3M 및 US의 참여가 포함되어 있으며 여러 분야의 연구 및 개발 생태계를 통합합니다.

지원 및 개발 프레임 워크

Tifon은 2023 년“과학 및 혁신 임무”보조금, 과학, 기술 및 혁신 연구의 프레임 워크 2021-2023 내에서 MIG-20232039 파일에 따라 CDTI가 자금을 지원하는 이니셔티브입니다. 그 실행은 2024 년에서 2026 년 사이에 예정되어 있으며, 항공 산업에서 디지털 혁신과 지속 가능성을 촉진하기위한 전략적 프로젝트로 자리 매김했습니다..

Tifon을 통해 CT는 혁신 및 기술 리더십에 대한 헌신을 재확인하여보다 효율적이고 지속 가능하며 경쟁력있는 산업에 대한 진화에 적극적으로 기여합니다.