Predicción de la porosidad en recipientes de hidrógeno a alta presión utilizando IA cognitiva difusa aumentada y...

Área de la Ciencia:

• Ciencia de los materiales
• Ingeniería mecánica
• Inteligencia artificial

Sus antecedentes:

• Los recipientes de almacenamiento de hidrógeno a alta presión (HPV) son críticos para la energía del hidrógeno, pero son susceptibles a defectos internos como la porosidad.
• La porosidad puede comprometer la integridad estructural de los HPV de compuestos reforzados con fibra de carbono, lo que representa riesgos de seguridad.

Objetivo del estudio:

• Predecir el número de porosidad y la categoría de tasa en HPV de Tipo IV utilizando el sistema de inteligencia artificial XTRACTIS (XTS).
• Identificar las variables clave de fabricación que influyen en la formación de porosidad y desarrollar modelos interpretables para el control de calidad.

Principales métodos:

• Aplicación de XTRACTIS (XTS), una IA de razonamiento general, para el modelado predictivo de la porosidad en HPV de compuestos.
• Desarrollo de reglas difusas SI... ENTONCES por XTS, seleccionando 15 de 58 variables de fabricación para modelar el número de porosidad.
• Evaluación del rendimiento del modelo utilizando RMSE y correlación en un conjunto de datos de prueba externo.

Principales resultados:

• XTS modeló con éxito el log10 del número de porosidad con un RMSE del 7,94 % y una correlación del 0,824.
• Las reglas interpretables revelaron que la tensión uniforme de las fibras, la velocidad optimizada del mandril y los parámetros de bobinado controlados reducen la porosidad.
• La IA identificó relaciones críticas entre procesos y defectos, destacando el impacto de la tensión de las fibras, el ángulo de bobinado y el volumen de la capa.

Conclusiones:

• La IA cognitiva difusa aumentada (XTS) descubre eficazmente interacciones interpretables y relevantes para el dominio en la fabricación de compuestos.
• Los hallazgos respaldan el control de calidad mejorado y la optimización de procesos para reducir los defectos en los HPV.
• La comprensión de estas interacciones es crucial para garantizar la seguridad y confiabilidad de los sistemas de almacenamiento de hidrógeno.