Reference number : 172-2021-2022-Q1-971041, amendment number : , agreement type : G, recipient legal name : The Royal Institution for the Advancement of Learning/McGill University, recipient country : CA, recipient province : QC, recipient city : Montreal|Montréal, recipient postal code : H3A 0G4, program name english : Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives, program name french : Programme de collaboration en science, en technologie et en innovation - Initiatives de collaboration en R-D, program purpose english : Collaborate on multiparty research and development programs to catalyze transformative, high-risk, high-reward research with the potential for game-changing scientific discoveries and technological breakthroughs in priority areas., program purpose french : Collaborer à des programmes multipartites de recherche-développement dans le but de profiter de la synergie entre la recherche transformatrice à haut risque et à haut rendement et le potentiel de découvertes scientifiques et de percées technologiques révolutionnaires dans des secteurs d’intervention prioritaires., agreement title english : Artificial Intelligence Enhancement of Process Sensing for Adaptive Laser Additive Manufacturing, agreement title french : Amélioration par l’intelligence artificielle de la détection en cours de processus pour la fabrication additive par fusion laser adaptée, agreement number : 971041, agreement value : 300000.0, agreement start date : 2021-04-22, agreement end date : 2024-03-31, description english : The abrasive nature of ores in mining operations causes significant wear to ground engaging tools during extractive processing which results in high maintenance costs and unscheduled process disruptions. Advances in integrating various high-performance materials to low-cost parts has faced manufacturing barriers for mining requirements due to key gaps and challenges in using laser powder direct energy deposition (DED) to volume build-up and repair complex geometries. This Project will use Artificial Intelligence (AI) to enhance DED so as to decrease process development iterations while maintaining high-accuracy deposition of fine features at fast process speeds. To feed AI analysis, existing sensors and innovative
technologies, such as laser scanners and laser ultrasonics, will be integrated as a system to monitor process parameters, part geometry and quality. A Machine Learning (ML) computational engine will be used to develop AI models/algorithms to enable quality prediction and parametric optimization through an AI-enhanced adaptive toolpath planning and evaluated on 3 relevant demonstrators (rock crusher tooth, ground engaging bucket tooth, and slurry pump impeller)., description french : La nature abrasive des minerais traités dans le cadre des activités minières provoque une usure importante des outils d’extraction, ce qui entraîne des coûts élevés d’entretien et des pannes imprévues d’équipement. Les progrès réalisés en matière d’intégration de divers matériaux à haute performance aux pièces d’équipement peu coûteuses se sont heurtés à des obstacles dans le domaine de l’exploitation minière en raison des lacunes et des problèmes de l’utilisation des technologies de type DED (dépôt d’énergie directe) et de la fusion laser sur lit de poudre en fabrication additive et pour les réparations d’objets à géométrie complexe. Ce projet mobilisera l’intelligence artificielle (IA) pour améliorer le DED et réduire ainsi les itérations du développement des procédés tout en maintenant le dépôt à haute précision de structures fines à haute vitesse. Pour alimenter l’analyse IA, des capteurs existants ou nouveaux tels que les lecteurs laser et les capteurs par ultrasonographie laser seront intégrés dans un système de contrôle des paramètres des processus, et de la géométrie et de la qualité des pièces. Un moteur de calcul à apprentissage machine servira à mettre au point des modèles/algorithmes d’IA permettant la prévision de la qualité et l’optimisation paramétrique par le biais d’une trajectoire d’outil adaptée et perfectionnée par l’IA qui sera évaluée sur trois équipements de démonstration pertinents : dent de concasseur de roc; dent de godet de creusage; aube de pompe à boue., expected results english : In the short term, anticipated outcomes will be strengthened collaborations across industry, academia, and government to support research excellence. In the medium term, anticipated outcomes will be the development of new and potentially disruptive technologies with collaborators. In the long term, find collaborative solutions to public policy challenges and create stronger innovation systems., expected results french : À court terme, les résultats prévus seront des collaborations renforcées entre l'industrie, le milieu universitaire et le gouvernement pour soutenir l'excellence en recherche. À moyen terme, les résultats attendus seront le développement de nouvelles technologies potentiellement perturbatrices avec des collaborateurs. À long terme, trouver des solutions collaboratives aux défis des politiques publiques et créer des systèmes d'innovation plus solides., additional information english : nan, additional information french : nan, owner organization : nrc-cnrc, owner organization title : National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada