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High-Fidelity Fabrication of HAR Microlens Arrays via Adaptive Toolpaths, Intelligent Feedback, and Elliptical Vibration Cutting

Projektbeschreibung

Mikrolinsenarrays mit hohem Seitenverhältnis für fortgeschrittene optische Systeme

Mikrolinsenarrays mit hohem Seitenverhältnis (High-Aspect-Ratio Microlens Arrays, HAR-MLAs) sind für fortgeschrittene optische Systeme unverzichtbar, ihre Herstellung ist jedoch aufgrund von Fehlern und Defekten mit Herausforderungen verbunden. Mit Unterstützung durch das Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmenprogramm wird im Rahmen vom Programm AIMLA ein integriertes System mit geschlossenem Regelkreis entwickeln, das adaptive Werkzeugwege, FEM-Simulationen, PIML und elliptisches Vibrationsschneiden kombiniert. Dieses System wird die Schneidvorgänge optimieren, indem es einen gleichmäßigen Kontakt gewährleistet und die Durchbiegung minimiert, während gleichzeitig der Werkzeugverschleiß sowie Schwingungen vorhersagt werden. Zu den obersten Zielen gehören eine Formabweichung von weniger als 1 µm und eine Schwingungsunterdrückung von über 85 %. Die abschließende Validierung wird die Reproduzierbarkeit über verschiedene MLA-Geometrien hinweg bestätigen. Dieses Projekt soll die präzisionsoptische Fertigung voranbringen, skalierbare Methoden für KMU schaffen und eine berufliche Bildung im Bereich der adaptiven Werkzeugwegplanung und des maschinellen Lernens anbieten, um die Fertigungsziele Europas zu unterstützen.

Ziel

High-aspect-ratio microlens arrays (HAR MLAs) are essential for next-generation optical systems, yet their fabrication is limited by surface errors, tool-induced defects, and scalability issues on standard 3-axis ultra-precision machines. This project develops a fully integrated closed-loop framework combining curvature-adaptive volute spiral toolpaths, FEM simulations, physics-informed machine learning (PIML), and elliptical vibration cutting (EVC). Adaptive toolpaths ensure constant cutter engagement and uniform scallop height, while inverse modeling and geometric compensation minimize deflection and misalignment errors. Thermo-mechanical FEM simulations, validated experimentally on a KERN Evo system with piezo-dynamometer monitoring, capture cutting forces and stress fields to guide optimization. FEM outputs and force signals train PIML models embedding physical laws to predict tool wear, chatter, and surface deviations under sparse data. These models drive semi-automated adaptive corrections, targeting <1 µm form deviation, <10 nm roughness, >85% chatter suppression, ≥85% tool wear detection, and >70% burr reduction. Final validation with high-resolution profilometry and CMM confirms reproducibility across MLA geometries. Research will be conducted under Prof. Erhan Budak (Sabancı University), a leader in machining dynamics and PIML, with a secondment under Prof. Eiji Shamoto (Nagoya University), pioneer of EVC. This interdisciplinary fellowship will advance precision optics manufacturing, establish scalable methodologies for SMEs, and provide advanced training in adaptive toolpath design, simulation, and machine learning—supporting Europe’s strategic goals in advanced manufacturing and photonics.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

Schlüsselbegriffe

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2025-PF

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Koordinator

SABANCI UNIVERSITESI
Netto-EU-Beitrag
€ 165 205,20
Adresse
ORTA MAHALLE UNIVERSITE CADDESI N 27 TUZLA
34956 Istanbul
Türkei
Region
İstanbul İstanbul İstanbul
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten
Keine Daten

Partner (1)