用定向能量沉积的制造中金属组件的自动修复过程越来越重要。在这方面,定向能量沉积(DED)是一种有前途的金属添加剂制造技术,用于翻新组件。但是,实际实施和每天利用这种过程来维修目的,这引入了很高的复杂性。维修过程是劳动和时间密集的,因此限制了它们在行业中的采用。这项工作通过利用基于AI的方法和进一步的算法来克服当前局限性来证明修复过程的自动化。提议的工作流程涵盖了修复过程,从被计算机内部集成的3D扫描仪的反向工程开始,直到材料添加到DED,以实现更有利可图的解决方案和朝着循环经济发展的一步。
限制空间是一个足够大的房间,具有以使工人可以进入并在其中工作的方式具有配置。在船舶维修过程中,在狭窄的空间区域中进行操作并不少见。这项研究首先通过将船舶上的有限空间的特征分组为封闭空间的七个风险类别,从而确定船上的有限空间的特征。然后通过解释风险的组成部分,包括危害,危险工作,危险事件以及可能发生的后果,进行风险识别。之后,在以矩阵形式提出的船上维修中进行了在狭窄的空间中进行的最初风险评估。之后,进行了风险控制,并通过继续先前制作的矩阵来进行船舶维修的限制空间中热门工作的最终风险重新评估。在最后阶段,使用Bowtie方法进行了分析,以分析这些风险的原因,影响和控制。
