Il progetto nasce da una cooperazione tra TPI Composites e WindSTAR, un centro di ricerca cooperativa tra industria e università finanziato dalla National Science Foundation (NSF). Stephen Nolet, Senior Director of Innovation & Technology di TPI, ha lavorato a fianco di studenti ricercatori e docenti dell’Università del Texas a Dallas, nonché di esperti tecnici di Olin Epoxy e Westlake Epoxy per sviluppare un framework per il gemello digitale per il processo di stampaggio per infusione di resina assistita sottovuoto (VARIM). Il team ha ottenuto un’accuratezza predittiva superiore al 95% con un calcolo 100 volte più veloce rispetto alle simulazioni basate sulla fisica.
“Il valore principale dell’utilizzo di un framework ML – ha affermato Nolet – è la possibilità di sfruttare dati storici per velocizzare i processi, riducendo significativamente i difetti che si verificano in una situazione di produzione in tempo reale. Inoltre, questa tecnologia consente agli utenti di dare vita scenari di produzione alternativi e di limitare le problematiche legate all’infusione”.
Nel prossimo anno, il gruppo di ricerca di WindSTAR prevede di concentrarsi sullo sviluppo della stessa tecnologia applicata alla produzione di componenti più grandi e complessi. Il lavoro sfrutterà tecniche di Intelligenza Artificiale (AI) per trovare modelli riproducibili su componenti di pale eoliche a grandezza naturale.
