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

Description du projet

Réseaux de microlentilles à rapport d’aspect élevé pour des systèmes optiques avancés

Les réseaux de microlentilles à rapport d’aspect élevé (HAR MLA) sont essentiels aux systèmes optiques avancés, mais leur fabrication se heurte à des difficultés liées aux erreurs et aux défauts. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet AIMLA développera un système intégré en boucle fermée combinant des trajectoires d’outil adaptatives, des simulations FEM, le PIML et l’usinage par vibration elliptique. Ce système optimisera les procédés de coupe en garantissant un engagement constant et en réduisant au minimum la déflexion, tout en prédisant l’usure de l’outil et le broutage. Les principaux objectifs comprennent un écart de forme inférieur à 1 µm et une suppression du broutage supérieure à 85 %. La validation finale confirmera la reproductibilité sur différentes géométries de MLA. Ce projet vise à faire progresser la fabrication d’optiques de précision, à créer des méthodologies évolutives pour les PME et à proposer des formations à la conception de trajectoires d’outil adaptatives et à l’apprentissage automatique, afin de soutenir les objectifs européens en matière de fabrication.

Objectif

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.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

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

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2025-PF

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Coordinateur

SABANCI UNIVERSITESI
Contribution nette de l'UE
€ 165 205,20
Adresse
ORTA MAHALLE UNIVERSITE CADDESI N 27 TUZLA
34956 Istanbul
Turquie
Région
İstanbul İstanbul İstanbul
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total
Aucune donnée

Partenaires (1)