Development of non-destructive testing system performed continuously with the development of linear welding control software based on analysis of mechanical parameters of linear welding (Q80016): Difference between revisions
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(Created claim: summary (P836): Reference_Aid_programme: SA.41471(2015/X) But_public_aid: Article: 25 du règlement (UE) no 651/2014 de la Commission du 17 juin 2014 déclarant certaines catégories d’aides compatibles avec le marché intérieur en application des articles 107 et 108 du traité URZ. EU L 187/1 du 26.6.2014). Les produits soudés linéairement, c’est-à-dire les tubes et les profilés, constituent un élément clé du marché des industries de la construction, de la construc...) |
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Entwicklung eines Systems der zerstörungsfreien Tests, das kontinuierlich mit der Entwicklung von Software zur Steuerung des Betriebs der linearen Schweißmaschine auf der Grundlage der Analyse mechanischer Parameter des linearen Schweißens durchgeführt wird | |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
Referenz_Aid_Programm: SA.41471(2015/X) Zweck_public_aid: Artikel: 25 der Verordnung (EU) Nr. 651/2014 der Kommission vom 17. Juni 2014 zur Feststellung der Vereinbarkeit bestimmter Gruppen von Beihilfen mit dem Binnenmarkt in Anwendung der Artikel 107 und 108 AEUV URZ. EU L 187/1 vom 26.6.2014). Linear geschweißte Produkte, d. h. Rohre und Profile, sind ein wichtiger Bestandteil des Marktes für die Bau-, Bau- und Bergbauindustrie, wo Elemente wie Klammern oder Anker verwendet werden. Aufgrund der hohen Geschwindigkeit des HF-Schweißprozesses und der Bedingungen, unter denen es durchgeführt wird, ist die Implementierung eines zerstörungsfreien Prüfsystems eine besonders schwierige Aufgabe. Das Ergebnis dieses Projekts ist ein hybrides Testsystem, das auf der Grundlage von Sensoren arbeitet, die die Arbeit von Geräten und numerischen Verfahren überwachen, die eine Analyse der Stabilität des Produktionsprozesses und der Vorhersage der Produkteigenschaften ermöglichen. Die Überwachungssensoren umfassen Sensoren der Automatisierung von Stromgeräten, Wärmebildkameras, Kameras, die den Winkel und das Aussehen der Schweißnaht überwachen, Hallotron, die den Zustand des Magnetfeldes überprüft. Numerische Verfahren werden auf der Grundlage numerischer Modelle des Schweißprozesses und neu entwickelter statistischer Modelle durchgeführt, die es ermöglichen, den aktuellen Stand des Prozesses nach Messwerten von Überwachungssensoren mit Eigenschaften des fertigen Produkts zu kartieren. Zur Durchführung von Karten von Prozessparametern und Produkteigenschaften werden eine Reihe metallwissenschaftlicher Labortests sowie deren numerische Sensitivitätsanalyse durchgeführt. Damit wird nicht nur eine Karte von Abhängigkeiten erstellt, sondern auch eine Antwort auf die Frage, welche Eigentümerschaft am fertigen Produkt die höchste Empfindlichkeit gegenüber einem bestimmten überwachten Prozessparameter aufweist. Anschließend werden Data Mining und Machine Learning Methoden zur Vorhersage der Stabilität des Online-Prozesses und zur Bereitstellung von Selbstlernen auf der Grundlage historischer Daten verwendet. Diese Lösung wird mit dem Umfang übereinstimmen (German) | |||||||||||||||
| Property / summary: Referenz_Aid_Programm: SA.41471(2015/X) Zweck_public_aid: Artikel: 25 der Verordnung (EU) Nr. 651/2014 der Kommission vom 17. Juni 2014 zur Feststellung der Vereinbarkeit bestimmter Gruppen von Beihilfen mit dem Binnenmarkt in Anwendung der Artikel 107 und 108 AEUV URZ. EU L 187/1 vom 26.6.2014). Linear geschweißte Produkte, d. h. Rohre und Profile, sind ein wichtiger Bestandteil des Marktes für die Bau-, Bau- und Bergbauindustrie, wo Elemente wie Klammern oder Anker verwendet werden. Aufgrund der hohen Geschwindigkeit des HF-Schweißprozesses und der Bedingungen, unter denen es durchgeführt wird, ist die Implementierung eines zerstörungsfreien Prüfsystems eine besonders schwierige Aufgabe. Das Ergebnis dieses Projekts ist ein hybrides Testsystem, das auf der Grundlage von Sensoren arbeitet, die die Arbeit von Geräten und numerischen Verfahren überwachen, die eine Analyse der Stabilität des Produktionsprozesses und der Vorhersage der Produkteigenschaften ermöglichen. Die Überwachungssensoren umfassen Sensoren der Automatisierung von Stromgeräten, Wärmebildkameras, Kameras, die den Winkel und das Aussehen der Schweißnaht überwachen, Hallotron, die den Zustand des Magnetfeldes überprüft. Numerische Verfahren werden auf der Grundlage numerischer Modelle des Schweißprozesses und neu entwickelter statistischer Modelle durchgeführt, die es ermöglichen, den aktuellen Stand des Prozesses nach Messwerten von Überwachungssensoren mit Eigenschaften des fertigen Produkts zu kartieren. Zur Durchführung von Karten von Prozessparametern und Produkteigenschaften werden eine Reihe metallwissenschaftlicher Labortests sowie deren numerische Sensitivitätsanalyse durchgeführt. Damit wird nicht nur eine Karte von Abhängigkeiten erstellt, sondern auch eine Antwort auf die Frage, welche Eigentümerschaft am fertigen Produkt die höchste Empfindlichkeit gegenüber einem bestimmten überwachten Prozessparameter aufweist. Anschließend werden Data Mining und Machine Learning Methoden zur Vorhersage der Stabilität des Online-Prozesses und zur Bereitstellung von Selbstlernen auf der Grundlage historischer Daten verwendet. Diese Lösung wird mit dem Umfang übereinstimmen (German) / rank | |||||||||||||||
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| Property / summary: Referenz_Aid_Programm: SA.41471(2015/X) Zweck_public_aid: Artikel: 25 der Verordnung (EU) Nr. 651/2014 der Kommission vom 17. Juni 2014 zur Feststellung der Vereinbarkeit bestimmter Gruppen von Beihilfen mit dem Binnenmarkt in Anwendung der Artikel 107 und 108 AEUV URZ. EU L 187/1 vom 26.6.2014). Linear geschweißte Produkte, d. h. Rohre und Profile, sind ein wichtiger Bestandteil des Marktes für die Bau-, Bau- und Bergbauindustrie, wo Elemente wie Klammern oder Anker verwendet werden. Aufgrund der hohen Geschwindigkeit des HF-Schweißprozesses und der Bedingungen, unter denen es durchgeführt wird, ist die Implementierung eines zerstörungsfreien Prüfsystems eine besonders schwierige Aufgabe. Das Ergebnis dieses Projekts ist ein hybrides Testsystem, das auf der Grundlage von Sensoren arbeitet, die die Arbeit von Geräten und numerischen Verfahren überwachen, die eine Analyse der Stabilität des Produktionsprozesses und der Vorhersage der Produkteigenschaften ermöglichen. Die Überwachungssensoren umfassen Sensoren der Automatisierung von Stromgeräten, Wärmebildkameras, Kameras, die den Winkel und das Aussehen der Schweißnaht überwachen, Hallotron, die den Zustand des Magnetfeldes überprüft. Numerische Verfahren werden auf der Grundlage numerischer Modelle des Schweißprozesses und neu entwickelter statistischer Modelle durchgeführt, die es ermöglichen, den aktuellen Stand des Prozesses nach Messwerten von Überwachungssensoren mit Eigenschaften des fertigen Produkts zu kartieren. Zur Durchführung von Karten von Prozessparametern und Produkteigenschaften werden eine Reihe metallwissenschaftlicher Labortests sowie deren numerische Sensitivitätsanalyse durchgeführt. Damit wird nicht nur eine Karte von Abhängigkeiten erstellt, sondern auch eine Antwort auf die Frage, welche Eigentümerschaft am fertigen Produkt die höchste Empfindlichkeit gegenüber einem bestimmten überwachten Prozessparameter aufweist. Anschließend werden Data Mining und Machine Learning Methoden zur Vorhersage der Stabilität des Online-Prozesses und zur Bereitstellung von Selbstlernen auf der Grundlage historischer Daten verwendet. Diese Lösung wird mit dem Umfang übereinstimmen (German) / qualifier | |||||||||||||||
point in time: 7 December 2021
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Revision as of 08:05, 7 December 2021
Project Q80016 in Poland
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | Development of non-destructive testing system performed continuously with the development of linear welding control software based on analysis of mechanical parameters of linear welding |
Project Q80016 in Poland |
Statements
Q2524466 (Deleted Item)
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2,858,112.5 zloty
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4,071,687.5 zloty
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70.19 percent
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1 March 2020
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28 February 2023
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STALPRODUKT SPÓŁKA AKCYJNA
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49°47'27.6"N, 20°22'45.8"E
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50°2'48.8"N, 19°59'49.9"E
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Numer_referencyjny_programu_pomocowego: SA.41471(2015/X) Przeznaczenie_pomocy_publicznej: art: 25 rozporządzenia KE nr 651/2014 z dnia 17 czerwca 2014 r. uznające niektóre rodzaje pomocy za zgodne z rynkiem wewnętrznym w stosowaniu art. 107 i 108 Traktatu (Dz. Urz. UE L 187/1 z 26.06.2014). Produkty zgrzewane liniowo, tj. rury i kształtowniki stanowią kluczową część rynku odbiorców sektorów przemysłu konstrukcyjnego, budowlanego oraz wydobywczego, gdzie stosuje się takie elementy jak wsporniki lub kotwy. Z uwagi na znaczną prędkość procesu wytwarzania zgrzewów prądami HF i warunki, w jakich jest on prowadzony, wdrożenie systemu badań nieniszczących jest szczególnie trudnym zadaniem. Efektem niniejszego projektu będzie hybrydowy system badań działający w oparciu o sensory monitorujące pracę urządzeń oraz procedury numeryczne umożliwiające analizę stabilności procesu produkcyjnego oraz predykcję własności produktu. W skład czujników monitorujących wchodzić będą sensory pracy automatyki urządzeń prądowych, kamera termowizyjna, kamery monitorujące kąt i wygląd zgrzewu, hallotron weryfikujący stan pola magnetycznego. Procedury numeryczne będą zrealizowane na bazie modeli numerycznych procesu zgrzewania oraz nowo opracowanych modeli statystycznych umożliwiających mapowanie aktualnego stanu procesu wg odczytów z czujników monitorujących z własnościami gotowego produktu. W celu realizacji map parametrów procesowych i własności produktów wykonana zostanie seria metaloznawczych badań laboratoryjnych, a także ich numeryczna analiza wrażliwości. Dzięki temu nie tylko powstanie mapa zależności, ale również odpowiedź na pytanie, która własność gotowego produktu wykazuje największą wrażliwość na określony monitorowany parametr procesu. Następnie zastosowane zostaną metody eksploracji danych i uczenia maszynowego, które umożliwią predykcję stabilności procesu online oraz zapewnią możliwość samouczenia się w oparciu o dane gromadzone historyczne. Rozwiązanie to będzie zbieżne z obsz (Polish)
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Reference number of the aid programme: SA.41471(2015/X) Purpose of public aid: Article: 25 EC Regulation No 651/2014 of 17 June 2014 declaring certain types of aid compatible with the internal market in the application of Articles 107 and 108 of the Treaty (OJ L. I'm sorry. EU L 187/1 of 26.06.2014). Linear welded products, i.e. tubes and profiles, are a key part of the market for customers in the construction, construction and mining industries, where components such as brackets or anchors are used. Due to the high speed of the HF current production process and the conditions under which it is conducted, the implementation of the non-destructive testing system is a particularly difficult task. The result of this project will be a hybrid test system based on sensors monitoring the operation of devices and numerical procedures allowing analysis of the stability of the production process and prediction of product properties. Monitoring sensors will include sensors of automation of current devices, thermal camera, cameras monitoring the angle and appearance of the weld, hallotron verifying the state of the magnetic field. Numerical procedures will be implemented on the basis of models of numerical welding process and newly developed statistical models allowing to map the current state of the process according to readings from monitoring sensors with properties of the finished product. A series of metallographic laboratory tests, as well as their numerical sensitivity analysis, will be carried out in order to implement process parameters and product properties. This not only creates a map of dependency, but also an answer to the question which property of the finished product displays the greatest sensitivity to a specified monitored process parameter. Data mining and machine learning will then be used to predict the stability of the online process and provide self-learning on the basis of historical data. This solution will be convergent with oscillations (English)
14 October 2020
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Reference_Aid_programme: SA.41471(2015/X) But_public_aid: Article: 25 du règlement (UE) no 651/2014 de la Commission du 17 juin 2014 déclarant certaines catégories d’aides compatibles avec le marché intérieur en application des articles 107 et 108 du traité URZ. EU L 187/1 du 26.6.2014). Les produits soudés linéairement, c’est-à-dire les tubes et les profilés, constituent un élément clé du marché des industries de la construction, de la construction et de l’exploitation minière, où sont utilisés des éléments tels que des supports ou des ancrages. En raison de la vitesse élevée du procédé de soudage HF et des conditions dans lesquelles il est effectué, la mise en œuvre d’un système d’essai non destructif est une tâche particulièrement difficile. Le résultat de ce projet sera un système d’essai hybride fonctionnant sur la base de capteurs de surveillance du travail des appareils et des procédures numériques permettant d’analyser la stabilité du processus de production et de prédire les propriétés du produit. Les capteurs de surveillance comprendront des capteurs d’automatisation des appareils actuels, des caméras d’imagerie thermique, des caméras de surveillance de l’angle et de l’apparence de la soudure, des hallotrons vérifiant l’état du champ magnétique. Les procédures numériques seront effectuées sur la base de modèles numériques du procédé de soudage et de nouveaux modèles statistiques permettant de cartographier l’état actuel du processus en fonction des lectures des capteurs de surveillance avec les propriétés du produit fini. Afin d’effectuer des cartes des paramètres de processus et des propriétés du produit, une série d’essais en laboratoire métal-scientifique, ainsi que leur analyse numérique de sensibilité, seront effectués. Cela permettra non seulement de créer une carte des dépendances, mais aussi de répondre à la question de savoir quelle propriété du produit fini présente la plus grande sensibilité à un paramètre de processus contrôlé spécifique. Par la suite, des méthodes d’exploration de données et d’apprentissage automatique seront utilisées pour prédire la stabilité du processus en ligne et pour fournir un auto-apprentissage basé sur des données historiques. Cette solution coïncidera avec le périmètre (French)
30 November 2021
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Referenz_Aid_Programm: SA.41471(2015/X) Zweck_public_aid: Artikel: 25 der Verordnung (EU) Nr. 651/2014 der Kommission vom 17. Juni 2014 zur Feststellung der Vereinbarkeit bestimmter Gruppen von Beihilfen mit dem Binnenmarkt in Anwendung der Artikel 107 und 108 AEUV URZ. EU L 187/1 vom 26.6.2014). Linear geschweißte Produkte, d. h. Rohre und Profile, sind ein wichtiger Bestandteil des Marktes für die Bau-, Bau- und Bergbauindustrie, wo Elemente wie Klammern oder Anker verwendet werden. Aufgrund der hohen Geschwindigkeit des HF-Schweißprozesses und der Bedingungen, unter denen es durchgeführt wird, ist die Implementierung eines zerstörungsfreien Prüfsystems eine besonders schwierige Aufgabe. Das Ergebnis dieses Projekts ist ein hybrides Testsystem, das auf der Grundlage von Sensoren arbeitet, die die Arbeit von Geräten und numerischen Verfahren überwachen, die eine Analyse der Stabilität des Produktionsprozesses und der Vorhersage der Produkteigenschaften ermöglichen. Die Überwachungssensoren umfassen Sensoren der Automatisierung von Stromgeräten, Wärmebildkameras, Kameras, die den Winkel und das Aussehen der Schweißnaht überwachen, Hallotron, die den Zustand des Magnetfeldes überprüft. Numerische Verfahren werden auf der Grundlage numerischer Modelle des Schweißprozesses und neu entwickelter statistischer Modelle durchgeführt, die es ermöglichen, den aktuellen Stand des Prozesses nach Messwerten von Überwachungssensoren mit Eigenschaften des fertigen Produkts zu kartieren. Zur Durchführung von Karten von Prozessparametern und Produkteigenschaften werden eine Reihe metallwissenschaftlicher Labortests sowie deren numerische Sensitivitätsanalyse durchgeführt. Damit wird nicht nur eine Karte von Abhängigkeiten erstellt, sondern auch eine Antwort auf die Frage, welche Eigentümerschaft am fertigen Produkt die höchste Empfindlichkeit gegenüber einem bestimmten überwachten Prozessparameter aufweist. Anschließend werden Data Mining und Machine Learning Methoden zur Vorhersage der Stabilität des Online-Prozesses und zur Bereitstellung von Selbstlernen auf der Grundlage historischer Daten verwendet. Diese Lösung wird mit dem Umfang übereinstimmen (German)
7 December 2021
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Identifiers
POIR.01.02.00-00-0091/19
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