由于天气条件的影响，风力涡轮机叶片中使用的材料的腐蚀是适用于整个风能领域的问题。VTT的antiAGE项目借助人工智能和3D打印找到了材料问题的功能性解决方案。


“由于雨水，冰雹和沙尘的影响，叶片材料受到侵蚀，这大大降低了风力涡轮机的使用寿命。加速更换涡轮机变得昂贵：所有风力发电的价值高达2%至4%由于这个问题而失败，“VTT的首席科学家Anssi Laukkanen说。

“这个特定行业中的典型问题是成本高达数十亿欧元并为所有风能带来额外成本。随着风力发电机规模的增加以及风电场在越来越苛刻的条件下被放置在海上，其重要性在于问题变得强调“，Laukkanen说。

人工智能(AI)找到了最佳解决方案

在其反工程项目中，VTT模拟了材料问题，并开始虚拟地解决它。这是人工智能首次用于开发此规模的材料解决方案。原则上，可以找到用于风力涡轮机叶片的材料的无限数量的不同变化，所述材料由相同的材料部件组成但彼此略微不同。在所有这些替代方案中，人们需要找到最适合这一特定目的并满足其操作要求的替代方案。

“人类感知技能不足以可视化与材料解决方案优化相关的所有维度。另一方面，AI能够揭示非常复杂的因果关系，模拟解决方案并经历无数的替代方案Laukkanen指出，找到一个与要求集合相关的效果最好的那个“。


3D打印为制造带来灵活性

原则上，使用AI，可以找到针对任何单个产品的每个组件针对特定目的优化的定制材料解决方案。然而，如果使用传统的制造技术，则难以制造这种高度定制的材料。

3D打印或增材制造提供了生产任何形状的所需材料的机会，而没有不合理的成本。当像这样应用时，3D打印将完全按照预期进行。

与风机制造商的合作将于明年开始

antiAGE项目的结果超出预期。通过使用虚拟测试和机器学习的设计流程，VTT能够在不到一年的时间内针对非常困难的材料问题开发出优化的解决方案：一种高度耐用的材料，在受到机械应力时会变硬。

“当我们发布有关我们解决方案的新闻时，风机制造商立即对此感兴趣。我们正在与商业运营商谈判细节，”Laukkanen报道。VTT还在为该项目申请额外资金，因为其他行业的优化材料解决方案也有很多目标。产品越复杂，开发适合特定目的的材料就越昂贵，一般来说找到性能良好的材料解决方案就越困难。AI允许有效地解决这些问题。