एक स्वचालित गोदाम में एक भयावह विफलता की भविष्यवाणी सिमुलेशन सॉफ्टवेयर से की जा सकती थी। फर्श की स्कैनिंग से एक न्यूनतम ढलान का पता चला, जो मानव आंखों के लिए अदृश्य था, जिसने रोबोट के प्रक्षेपवक्र को थोड़ा विचलित कर दिया। महीनों तक, वे बार-बार रैक के उसी हिस्से से टकराते रहे, जिससे माइक्रोफ्रैक्चर उत्पन्न हुए, जो चक्रीय तनाव के तहत संरचना के पूर्ण पतन का कारण बने।
थकान विश्लेषण के लिए Simio और Ansys Mechanical का एकीकरण 🏗️
विश्लेषण की कुंजी दो उपकरणों के संयोजन में निहित है। पहला, Simio गोदाम के लॉजिस्टिक्स को एक असतत घटना प्रणाली के रूप में मॉडल करता है, जो प्रत्येक रोबोट के महत्वपूर्ण बिंदु से गुजरने की सटीक आवृत्ति की मात्रा निर्धारित करता है। वह आवृत्ति एक लोड इतिहास में अनुवादित होती है जिसे Ansys Mechanical में आयात किया जाता है। वहां, परिमित तत्वों के माध्यम से, प्रत्येक प्रभाव के संचयी प्रभाव का अनुकरण किया जाता है: अवशिष्ट तनाव, प्लास्टिक विरूपण और दरार प्रसार। सिमुलेशन न केवल विफलता की पुष्टि करता है, बल्कि फर्श ढलान की उस सीमा की पहचान करने की अनुमति देता है जो थकान को ट्रिगर करती है। CloudCompare प्रारंभिक स्कैन के पॉइंट क्लाउड की तुलना ढह गई अवस्था के साथ करके काम में आता है, जो Ansys द्वारा अनुमानित विरूपण को दृश्य रूप से मान्य करता है। Revit, अपनी ओर से, रैक की मूल ज्यामिति के पुनर्निर्माण और विश्लेषण के लिए सटीक मेशिंग उत्पन्न करने का कार्य करता है।
रोबोटिक बुनियादी ढांचे के डिजाइन के लिए सबक ⚙️
यह मामला दर्शाता है कि स्वचालित वातावरण में सामग्री की थकान केवल स्टील की ताकत पर निर्भर नहीं करती, बल्कि फर्श, संरचना और मशीनों के बीच गतिशील अंतःक्रिया पर निर्भर करती है। यदि पूर्ण लोड चक्र का अनुकरण नहीं किया जाता है तो मिलीमीटर का ढलान भी विनाशकारी हो सकता है। सबक स्पष्ट है: असतत घटना सिमुलेशन को संरचनात्मक विश्लेषण के साथ एकीकृत करना कोई विलासिता नहीं, बल्कि भविष्य के गोदामों की सुरक्षा और दीर्घायु सुनिश्चित करने के लिए एक आवश्यकता है।
बार-बार प्रभावों के अधीन स्वचालित रैक में संरचनात्मक थकान पूर्वानुमानों की विश्वसनीयता को फर्श स्कैन की सटीकता कैसे प्रभावित करती है?
(पी.एस.: सामग्री की थकान 10 घंटे के सिमुलेशन के बाद आपकी थकान जैसी होती है।)