Treballem amb simulació avançada per millorar la seguretat nuclear

Descobreix com la Càtedra UNESCO de Mètodes Numèrics lidera la innovació de frontera al Sud Global

Notícies

Enrere

SuPreAM: In search of optimum surface integrity for additive manufacturing implementation

oct. 16, 2023

CIMNE participates in the SuPreAM partnership. This is an EU-funded project to develop and improve the performance and capabilities of a predictive simulation model of finishing operations in steel Additive Manufacturing (AM).

It integrates the influence of steels, manufacturing technologies and machining strategies in the development of predictive models that represent a step forward in the identification of the main critical parameters affecting surface integrity.

Supream

SuPreAM aims to optimise the surface integrity of additive manufactured and machined steel components and to reduce the manufacturing costs of the steel industry by minimising material waste and reducing the number of rework loops during finishing operations.

The excellence of SuPreAM is based on the integration of all the factors that affect the generation of surface integrity on additive manufactured parts, in order to provide machining strategy solutions in the design phase, prior to part finishing, avoiding the generation of scrap, with the aim of producing defect-free components.

Key Data

  • Start-end date: 1 July 2023 – 31 December 2026
  • Duration: 42 months
  • Funded under: Research Fund for Coal and Steel (RFCS) programme of the European Union
  • Overall budget: 1,565,380.41€
  • Reference number: 101112346

Notícies relacionades

CIMNE al Mobile World Congress 2026: Solucions digitals, Impacte real
CIMNE al Mobile World Congress 2026: Solucions digitals, Impacte real

2-5 Març, 2026 | Fira Gran Via, Barcelona Stand del CIMNE: Hall 8.1, 8.1C12.1   El Centre Internacional de Mètodes Numèrics en Enginyeria (CIMNE) presenta solucions innovadores de simulació i tecnologies intel·ligents en aquesta edició del Mobile World Congress,...

L’Aula CIMNE-ETSII utilitza IA i dades satel·litàries per monitorar la qualitat de l’aigua
L’Aula CIMNE-ETSII utilitza IA i dades satel·litàries per monitorar la qualitat de l’aigua

Experts de l'Aula CIMNE-UPM ETSII han avaluat l’eficàcia de l’aprenentatge automàtic (Machine Learning, ML) i de la imatgeria per satèl·lit per avaluar la qualitat de l’aigua en entorns d’aigües interiors. En un estudi recent, la Laura Cáceres, el Dr. Jorge Rodríguez...

CIMNE llança el projecte DAMSHAI per avançar en la seguretat de les preses mitjançant la intel·ligència artificial
CIMNE llança el projecte DAMSHAI per avançar en la seguretat de les preses mitjançant la intel·ligència artificial

El Centre Internacional de Mètodes Numèrics en Enginyeria (CIMNE) ha engegat DAMSHAI (Dam Structural Health Monitoring and Safety Assessment with an AI Agent), un projecte de recerca de tres anys que explorarà l’aplicació de la intel·ligència artificial a l’avaluació...

Etiquetes

Compartiu: