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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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High-Fidelity Fabrication of HAR Microlens Arrays via Adaptive Toolpaths, Intelligent Feedback, and Elliptical Vibration Cutting

Descripción del proyecto

Matrices de microlentes de alta relación de aspecto para sistemas ópticos avanzados

Las matrices de microlentes de alta relación de aspecto (HAR MLA, por sus siglas en inglés) son esenciales para los sistemas ópticos avanzados, pero su fabricación plantea retos debido a los errores y defectos que pueden presentar. Con el apoyo de las Acciones Marie Skłodowska-Curie, el equipo del proyecto AIMLA desarrollará un sistema integrado de bucle cerrado que combinará trayectorias de herramienta adaptativas, simulaciones FEM, PIML y corte por vibración elíptica. Con este sistema se optimizarán los procesos de corte, lo que garantiza un contacto constante y minimiza la deflexión, al tiempo que predice el desgaste de la herramienta y las vibraciones. Entre los objetivos clave se incluyen una desviación de forma inferior a 1 µm y una supresión de la vibración superior al 85 %. La validación final confirmará la reproducibilidad en todas las geometrías de MLA. Este proyecto tiene como objetivo impulsar la fabricación de óptica de precisión, crear metodologías escalables para las pymes e impartir formación en el diseño de trayectorias de herramienta adaptativas y en aprendizaje automático, contribuyendo así a los objetivos de fabricación de Europa.

Objetivo

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.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

Palabras clave

Programa(s)

Tema(s)

Régimen de financiación

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

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Convocatoria de propuestas

(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-MSCA-2025-PF

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Coordinador

SABANCI UNIVERSITESI
Aportación neta de la UEn
€ 165 205,20
Dirección
ORTA MAHALLE UNIVERSITE CADDESI N 27 TUZLA
34956 Istanbul
Turquía
Región
İstanbul İstanbul İstanbul
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total
Sin datos

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