Прагнучи до сталого розвитку, датчики скорочують тривалість циклу, споживання енергії та відходи, автоматизують замкнутий цикл управління процесами та збільшують знання, відкриваючи нові можливості для інтелектуального виробництва та структур.#sensors #sustainability #SHM
Датчики ліворуч (зверху вниз): тепловий потік (TFX), діелектрики в формі (Lambient), ультразвук (Університет Аугсбурга), одноразові діелектрики (Synthesites) і між пенні та термопарами Microwire (AvPro). Графіки (вгорі, за годинниковою стрілкою): діелектрична константа Collo (CP) проти іонної в’язкості Collo (CIV), стійкість смоли до часу (Synthesites) і цифрова модель імплантованих преформ капролактаму з використанням електромагнітних датчиків (проект CosiMo, DLR ZLP, Університет Аугсбурга).
Оскільки світова промисловість продовжує виходити з пандемії COVID-19, вона перейшла до пріоритету сталого розвитку, що вимагає зменшення відходів і споживання ресурсів (таких як енергія, вода та матеріали). У результаті виробництво має стати ефективнішим і розумнішим. .Але для цього потрібна інформація. Звідки ці дані для композитів?
Як описано в серії статей CW 2020 Composites 4.0, визначення вимірювань, необхідних для покращення якості деталей і виробництва, а також датчиків, необхідних для досягнення цих вимірювань, є першим кроком у інтелектуальному виробництві. Протягом 2020 і 2021 років CW повідомляв про датчики — діелектричні датчики, датчики теплового потоку, волоконно-оптичні датчики та безконтактні датчики, що використовують ультразвукові та електромагнітні хвилі, а також проекти, що демонструють їхні можливості (див. набір онлайн-контенту датчиків CW). Ця стаття базується на цьому звіті, обговорюючи датчики, що використовуються в композитних матеріали, їхні обіцяні переваги та виклики, а також технологічний ландшафт, що розробляється. Примітно, що компанії, які стають лідерами в індустрії композитів, уже досліджують і орієнтуються в цьому просторі.
Мережа датчиків у CosiMo Мережа з 74 датчиків, 57 з яких є ультразвуковими датчиками, розробленими в Університеті Аугсбурга (показано праворуч, світло-блакитні крапки у верхній і нижній половинах форми), використовуються для демонстрації кришки для T-RTM. формування проекту CosiMo для термопластичних композитних батарей. Автор зображення: проект CosiMo, DLR ZLP Аугсбург, Університет Аугсбурга
Ціль №1: Економія грошей. У блозі CW за грудень 2021 року «Налаштовані ультразвукові датчики для оптимізації та контролю композитних процесів» описується робота Аугсбурзького університету (UNA, Аугсбург, Німеччина) з розробки мережі з 74 датчиків, які для CosiMo проект з виробництва демонстратора кришки акумулятора електромобіля (композитні матеріали в розумному транспорті). Деталь виготовляється за допомогою термопластичного перенесення смолою (T-RTM), яка полімеризує мономер капролактаму на місці в композит поліаміду 6 (PA6). Маркус Саузе, професор в UNA та керівник виробничої мережі штучного інтелекту (AI) UNA в Аугсбурзі, пояснює, чому датчики такі важливі: «Найбільшою перевагою, яку ми пропонуємо, є візуалізація того, що відбувається всередині чорного ящика під час обробки. Наразі більшість виробників мають обмежені системи для досягнення цього. Наприклад, вони використовують дуже прості або спеціальні датчики, коли вводять смолу для виготовлення великих аерокосмічних деталей. Якщо процес інфузії піде не так, у вас буде великий шматок брухту. Але якщо у вас є рішення, щоб зрозуміти, що пішло не так у процесі виробництва і чому, ви можете це виправити та виправити, заощадивши багато грошей».
Термопари є прикладом «простого або спеціального датчика», який десятиліттями використовувався для моніторингу температури композитних ламінатів під час затвердіння в автоклаві або печі. Вони навіть використовуються для контролю температури в печах або нагрівальних ковдрах для затвердіння ремонтних латок композиту за допомогою Виробники смоли використовують різноманітні датчики в лабораторії для моніторингу змін в’язкості смоли з плином часу та температури, щоб розробити рецептури для затвердіння. Однак з’являється мережа датчиків, яка може візуалізувати та контролювати виробничий процес на місці на основі численні параметри (наприклад, температура і тиск) і стан матеріалу (наприклад, в'язкість, агрегація, кристалізація).
Наприклад, ультразвуковий датчик, розроблений для проекту CosiMo, використовує ті самі принципи, що й ультразвуковий контроль, який став основою неруйнівного контролю (NDI) готових композитних деталей. Петрос Карапапас, головний інженер Meggitt (Лафборо, Великобританія), сказав: «Наша мета — звести до мінімуму час і робочу силу, необхідні для перевірки майбутніх компонентів після виробництва, оскільки ми переходимо до цифрового виробництва». Співпраця Центру матеріалів (NCC, Брістоль, Великобританія) для демонстрації моніторингу кільця Solvay (Альфаретта, Джорджія, США) EP 2400 під час RTM за допомогою лінійного діелектричного датчика, розробленого в Університеті Кренфілд (Кренфілд, Великобританія). Потік і затвердіння оксирезину для Композитна оболонка довжиною 1,3 м, шириною 0,8 м і глибиною 0,4 м для комерційного теплообмінника авіаційного двигуна. «Коли ми шукали, як зробити більші вузли з вищою продуктивністю, ми не могли дозволити собі виконувати всі традиційні перевірки після обробки та тестування кожної деталі», — сказав Карапапас. «Зараз ми виготовляємо тестові панелі поруч із цими частинами RTM, а потім проводимо механічні випробування для підтвердження циклу затвердіння. Але з цим датчиком це не потрібно».
Зонд Collo занурюється в посудину для змішування фарби (зелене коло вгорі), щоб визначити, коли змішування завершено, заощаджуючи час і енергію. Автор зображення: ColloidTek Oy
«Наша мета — не бути черговим лабораторним пристроєм, а зосередитися на виробничих системах», — каже Матті Ярвелайнен, генеральний директор і засновник ColloidTek Oy (Коло, Тампере, Фінляндія). Блог CW «Рідини для відбитків пальців для композитів» досліджує Collo за січень 2022 року. поєднання датчиків електромагнітного поля (ЕМП), обробки сигналів і аналізу даних для вимірювання «відбитків пальців» будь-якої рідини, наприклад мономерів, смол або клеїв. «Ми пропонуємо нову технологію, яка забезпечує прямий зворотний зв’язок у режимі реального часу, щоб ви могли краще розуміти, як насправді працює ваш процес, і реагувати, коли щось піде не так», — каже Ярвелайнен. «Наші датчики перетворюють дані в режимі реального часу в зрозумілі та практичні фізичні величини, такі як реологічна в’язкість, що дозволяє оптимізувати процес. Наприклад, ви можете скоротити час змішування, оскільки чітко бачите, коли змішування завершено. Тому за допомогою You можна підвищити продуктивність, заощадити енергію та зменшити брак у порівнянні з менш оптимізованою обробкою».
Ціль №2: покращити знання процесів і візуалізацію. Щодо таких процесів, як агрегація, Ярвелайнен каже: «Ви не побачите багато інформації лише на знімку. Ви просто берете зразок, заходите в лабораторію і дивитеся, як це було кілька хвилин або годин тому. Це як їздити по шосе, кожну годину розплющити очі на хвилину і спробувати передбачити, куди йде дорога». Сауз погоджується, зазначаючи, що сенсорна мережа, розроблена в CosiMo, «допомагає нам отримати повну картину процесу та поведінки матеріалу. Ми можемо спостерігати локальні ефекти процесу у відповідь на зміни товщини деталей або інтегрованих матеріалів, таких як пінопласт. Те, що ми намагаємося зробити, це надати інформацію про те, що насправді відбувається в прес-формі. Це дозволяє нам визначати різну інформацію, таку як форма фронту потоку, надходження кожної частки часу та ступінь агрегації в кожному місці датчика».
Collo співпрацює з виробниками епоксидних клеїв, фарб і навіть пива для створення технологічних профілів для кожної виробленої партії. Тепер кожен виробник може переглядати динаміку свого процесу та встановлювати більш оптимізовані параметри з попередженнями про втручання, коли партії виходять за межі специфікацій. Це допомагає стабілізувати та покращити якість.
Відео фронту потоку в частині CosiMo (вхід для ін’єкції – біла крапка в центрі) як функція часу, засноване на даних вимірювань мережі сенсорів у прес-формі. Автор зображення: проект CosiMo, DLR ZLP Аугсбург, Університет Аугсбург
«Я хочу знати, що відбувається під час виготовлення деталей, а не відкривати коробку й дивитися, що відбувається потім», — каже Карапапас із Meggitt. «Продукція, яку ми розробили з використанням діелектричних датчиків Cranfield, дозволила нам побачити процес на місці, і ми також змогли щоб перевірити затвердіння смоли». Використовуючи всі шість типів датчиків, описаних нижче (неповний список, лише невеликий вибір, постачальники також), можна контролювати затвердіння/полімеризацію та потік смоли. Деякі датчики мають додаткові можливості, а комбіновані типи датчиків можуть розширити можливості відстеження та візуалізації. під час формування композиту. Це було продемонстровано під час CosiMo, який використовував ультразвукові, діелектричні та п’єзорезистивні датчики в режимі для вимірювання температури та тиску від Kistler (Вінтертур, Швейцарія).
Ціль №3: скоротити час циклу. Датчики Collo можуть вимірювати однорідність двокомпонентної швидкотверднучої епоксидної смоли, оскільки частини A і B змішуються та вводяться під час RTM і в будь-якому місці форми, де розміщено такі датчики. Це може допомогти увімкнути швидше затвердіючі смоли для таких застосувань, як Urban Air Mobility (UAM), які забезпечать швидші цикли затвердіння порівняно з поточними однокомпонентними епоксидними смолами, такими як RTM6.
Датчики Collo також можуть контролювати та візуалізувати процес дегазації, введення та затвердіння епоксидної смоли, а також завершення кожного процесу. Фінішне затвердіння та інші процеси, засновані на фактичному стані матеріалу, що обробляється (на відміну від традиційних рецептів часу та температури), називаються керуванням станом матеріалу (MSM). Такі компанії, як AvPro (Норман, Оклахома, США), протягом десятиліть використовують MSM для відстеження змін у матеріалах деталей і процесах, оскільки вони переслідують конкретні цілі щодо температури склування (Tg), в’язкості, полімеризації та/або кристалізація. Наприклад, мережа датчиків і цифровий аналіз у CosiMo використовувалися для визначення мінімального часу, необхідного для нагрівання преса RTM і форми, і виявили, що 96% максимальної полімеризації досягається за 4,5 хвилини.
Постачальники діелектричних датчиків, такі як Lambient Technologies (Кембридж, Массачусетс, США), Netzsch (Зельб, Німеччина) і Synthesites (Uccle, Бельгія), також продемонстрували свою здатність скорочувати тривалість циклу. Проект Synthesites R&D разом із виробниками композитів Hutchinson (Париж, Франція) ) і Bombardier Belfast (нині Spirit AeroSystems (Белфаст, Ірландія)) повідомляють, що на основі вимірювань опору смоли та температури в реальному часі за допомогою блоку збору даних Optimold і програмного забезпечення Optiview перетворюються на оцінку в’язкості та Tg. «Виробники можуть бачити Tg. у режимі реального часу, щоб вони могли вирішити, коли зупинити цикл затвердіння», – пояснює Нікос Пантелеліс, директор Synthesites. «Їм не потрібно чекати, щоб завершити цикл перенесення, який довший, ніж необхідно. Наприклад, традиційний цикл для RTM6 — це 2 години повного затвердіння при 180°C. Ми бачили, що в деяких геометріях цей час можна скоротити до 70 хвилин. Це також було продемонстровано в проекті INNOTOOL 4.0 (див. «Прискорення RTM за допомогою датчиків теплового потоку»), де використання датчика теплового потоку скоротило цикл затвердіння RTM6 зі 120 хвилин до 90 хвилин.
Ціль № 4: замкнутий цикл керування адаптивними процесами. Для проекту CosiMo кінцевою метою є автоматизація замкнутого циклу керування під час виробництва композитних деталей. Це також мета проектів ZAero та iComposite 4.0, про які повідомляє CW у 2020 (зменшення витрат на 30-50%). Зауважте, що вони передбачають різні процеси – автоматичне розміщення препрег-стрічки (ZAero) і попереднє формування волокон розпиленням порівняно з T-RTM високого тиску в CosiMo для RTM із швидкотверднучою епоксидною смолою (iComposite 4.0). У цих проектах використовуються датчики з цифровими моделями та алгоритмами для моделювання процесу та прогнозування результату готової деталі.
Управління процесом можна розглядати як серію кроків, пояснив Соус. Перший крок полягає в інтеграції датчиків і технологічного обладнання, сказав він, «щоб візуалізувати те, що відбувається в чорному ящику, і параметри для використання. Кілька інших кроків, можливо, половина керування замкнутим контуром, полягають у можливості натиснути кнопку зупинки, щоб втрутитися, налаштувати процес і запобігти відхиленню деталей. Як останній крок, ви можете розробити цифрового двійника, який можна автоматизувати, але також вимагає інвестицій у методи машинного навчання». У CosiMo ця інвестиція дозволяє датчикам передавати дані в цифровий двійник. Аналіз країв (розрахунки, що виконуються на краю виробничої лінії, порівняно з обчисленнями з центрального сховища даних) потім використовується для прогнозування динаміки фронту потоку, об’ємного вмісту волокна в текстильній преформі. і потенційні сухі плями. В ідеалі ви можете встановити параметри, щоб увімкнути замкнутий цикл керування та налаштування в процесі, — сказав Сауз. — До них включатимуться такі параметри, як тиск упорскування, тиск форми та температура. Ви також можете використовувати цю інформацію для оптимізації свого матеріалу».
При цьому компанії використовують датчики для автоматизації процесів. Наприклад, Synthesites працює зі своїми клієнтами над інтеграцією датчиків з обладнанням, щоб закрити вхідний отвір смоли після завершення інфузії або ввімкнути термопрес, коли досягнуто цільового затвердіння.
Ярвелайнен зазначає, що для того, щоб визначити, який датчик найкращий для кожного випадку використання, «ви повинні зрозуміти, які зміни в матеріалі та процесі ви хочете контролювати, а потім вам потрібно мати аналізатор». Аналізатор отримує дані, зібрані запитувачем або блоком збору даних. необроблені дані та перетворювати їх на інформацію, придатну для використання виробником. «Насправді ви бачите багато компаній, які інтегрують датчики, але потім вони нічого не роблять із даними», — сказав Соус. Він пояснив, що потрібна «система». збору даних, а також архітектури зберігання даних, щоб мати можливість обробляти дані».
«Кінцеві користувачі не просто хочуть бачити необроблені дані, — говорить Ярвелайнен. — Вони хочуть знати, чи оптимізовано процес?» Коли можна зробити наступний крок? Для цього потрібно об’єднати кілька датчиків. для аналізу, а потім використовувати машинне навчання, щоб пришвидшити процес». Цей підхід до аналізу країв і машинного навчання, який використовується командою Collo і CosiMo, можна досягти за допомогою карт в’язкості, числових моделей фронту потоку смоли та візуалізації здатності остаточно контролювати параметри процесу та обладнання.
Optimold — це аналізатор, розроблений компанією Synthesites для її діелектричних датчиків. Керований програмним забезпеченням Optiview від Synthesites, пристрій Optimold використовує вимірювання температури та опору смоли для обчислення та відображення графіків у реальному часі для моніторингу стану смоли, включаючи співвідношення суміші, хімічне старіння, в’язкість, Tg і ступінь затвердіння. Його можна використовувати в процесах формування препрега та рідини. Для моніторингу потоку використовується окремий блок Optiflow. Компанія Synthesites також розробила симулятор затвердіння, який не потребує датчика затвердіння у формі чи деталі, а замість цього використовує датчик температури та зразки смоли/препрегу в цьому аналізаторі. «Ми використовуємо цей найсучасніший метод для інфузії та затвердіння адгезиву для виробництва лопатей вітрових турбін», — сказав Нікос Пантелеліс, директор Synthesites.
Системи керування процесом Synthesites інтегрують датчики, блоки збору даних Optiflow та/або Optimold, а також програмне забезпечення OptiView та/або Online Resin Status (ORS). Автор зображення: Synthesites, редагований The CW
Тому більшість постачальників датчиків розробили власні аналізатори, деякі з них використовують машинне навчання, а інші – ні. Але виробники композитних матеріалів також можуть розробляти власні індивідуальні системи або купувати готові прилади та модифікувати їх відповідно до конкретних потреб. Однак можливості аналізатора є лише один фактор, який слід враховувати. Є багато інших.
Контакт також є важливим фактором, коли вибираєте, який датчик використовувати. Можливо, датчик повинен контактувати з матеріалом, запитувачем або обома. Наприклад, датчики теплового потоку та ультразвукові датчики можна вставляти в RTM-форму на відстані 1-20 мм від поверхні – точний моніторинг не потребує контакту з матеріалом у формі. Ультразвукові датчики також можуть досліджувати деталі на різній глибині залежно від використовуваної частоти. Електромагнітні датчики Collo також можуть зчитувати глибину рідин або деталей – 2-10 см, залежно за частотою опитування – і через неметалеві ємності або інструменти, що контактують зі смолою.
Однак магнітні мікропроводи (див. «Безконтактний моніторинг температури та тиску всередині композитів») наразі є єдиними датчиками, здатними досліджувати композити на відстані 10 см. Це тому, що вони використовують електромагнітну індукцію для отримання відповіді від датчика, який вбудований у композитний матеріал. Датчик мікродроту ThermoPulse від AvPro, вбудований у шар адгезивного зв’язку, був досліджений через ламінат з вуглецевого волокна товщиною 25 мм для вимірювання температури під час процесу склеювання. Оскільки мікродроти мають діаметр 3-70 мікрон, вони не впливають на характеристики композиту чи зв’язку. При трохи більшому діаметрі 100-200 мікрон волоконно-оптичні датчики також можна вбудовувати без погіршення структурних властивостей. Однак, оскільки вони використовують світло для вимірювання, волоконно-оптичні датчики повинні мати дротове з’єднання з Подібним чином, оскільки діелектричні датчики використовують напругу для вимірювання властивостей смоли, вони також повинні бути підключені до запитувача, і більшість також має контактувати зі смолою, яку вони контролюють.
Датчик Collo Probe (верхній) можна занурювати в рідину, тоді як Collo Plate (нижній) встановлюється на стінку ємності/ємності для змішування або технологічного трубопроводу/лінії подачі. Автор зображення: ColloidTek Oy
Температурна здатність датчика є ще одним ключовим фактором. Наприклад, більшість готових ультразвукових датчиків зазвичай працюють при температурах до 150 °C, але деталі в CosiMo потрібно формувати при температурах вище 200 °C. Тому UNA довелося розробити ультразвуковий датчик із такою можливістю. Одноразові діелектричні датчики Lambient можна використовувати на поверхнях деталей при температурі до 350°C, а багаторазові сенсори в формі можна використовувати до 250°C. RVmagnetics (Кошице, Словаччина) розробила його мікродротяний датчик для композитних матеріалів, який може витримувати затвердіння при 500°C. Хоча технологія датчика Collo сама по собі не має теоретичних температурних обмежень, екран із загартованого скла для пластини Collo та новий корпус із поліефіретеркетону (PEEK) для зонда Collo перевіряються для безперервної роботи при 150°C, згідно з Järveläinen. Тим часом PhotonFirst (Алкмар, Нідерланди) використовував поліімідне покриття, щоб забезпечити робочу температуру 350°C для свого оптоволоконного датчика для проекту SuCoHS, для сталого та економічного ефективний високотемпературний композит.
Іншим фактором, який слід враховувати, особливо під час встановлення, є те, чи датчик вимірює в одній точці, чи це лінійний датчик із кількома точками вимірювання. Наприклад, волоконно-оптичні датчики Com&Sens (Eke, Бельгія) можуть мати довжину до 100 метрів і мати до до 40 чутливих точок волоконної решітки Брегга (FBG) з мінімальною відстанню 1 см. Ці датчики використовувалися для моніторингу стану конструкції (SHM) композитних мостів довжиною 66 метрів і моніторингу потоку смоли під час інфузії великих мостових настилів. окремі точкові датчики для такого проекту потребуватимуть великої кількості датчиків і багато часу на встановлення. NCC і Кренфілдський університет заявляють про аналогічні переваги своїх лінійних діелектричних датчиків. У порівнянні з одноточковими діелектричними датчиками, які пропонують Lambient, Netzsch і Synthesites, “ За допомогою нашого лінійного датчика ми можемо безперервно контролювати потік смоли по довжині, що значно зменшує кількість датчиків, необхідних у деталі чи інструменті».
AFP NLR для волоконно-оптичних датчиків Спеціальний блок інтегрований у 8-й канал головки Coriolis AFP для розміщення чотирьох волоконно-оптичних матриць датчиків у високотемпературній композитній тестовій панелі, армованій вуглецевим волокном. Автор зображення: SuCoHS Project, NLR
Лінійні датчики також допомагають автоматизувати інсталяції. У проекті SuCoHS Королівський NLR (Голландський аерокосмічний центр, Маркнесс) розробив спеціальний блок, інтегрований у 8-й канал автоматизованого розміщення волокон (AFP) керівника Coriolis Composites (Квевен, Франція) для вбудовування чотирьох масивів ( окремі волоконно-оптичні лінії), кожна з 5-6 датчиками FBG (PhotonFirst пропонує загалом 23 датчики), на тестових панелях з вуглецевого волокна. RVmagnetics розмістила свої мікродротяні датчики в пултрузійній арматурі GFRP. довгі для більшості композитних мікропроводів], але автоматично розміщуються безперервно під час виробництва арматури», – сказав Ратіслав Варга, співзасновник RVmagnetics. «У вас є мікропровід довжиною 1 км. котушки нитки та подавайте її на цех з виробництва арматури, не змінюючи спосіб виготовлення арматури». Тим часом Com&Sens працює над автоматизованою технологією для вбудовування волоконно-оптичних датчиків під час процесу намотування нитки в посудини під тиском.
Через свою здатність проводити електрику вуглецеве волокно може спричинити проблеми з діелектричними датчиками. Діелектричні датчики використовують два електроди, розташовані близько один до одного. «Якщо волокна перемикають електроди, вони замикають датчик», — пояснює засновник Lambient Хуан Лі. У цьому випадку використовуйте фільтр. «Фільтр пропускає смолу через датчики, але ізолює їх від вуглецевого волокна». Лінійний діелектричний датчик, розроблений Університетом Кренфілда та NCC, використовує інший підхід, включаючи дві кручені пари мідних проводів. Коли подається напруга, між дротами створюється електромагнітне поле, яке використовується для вимірювання імпедансу смоли. Дроти покриті з ізоляційним полімером, який не впливає на електричне поле, але запобігає короткому замиканню вуглецевого волокна.
Звичайно, вартість також є проблемою. Com&Sens заявляє, що середня вартість однієї точки вимірювання FBG становить 50-125 євро, яка може впасти приблизно до 25-35 євро, якщо використовується партіями (наприклад, для 100 000 посудин під тиском).(Це лише частка поточної та прогнозованої виробничої потужності композитних посудин під тиском, див. статтю CW за 2021 р. про водень. Карапапас із Meggitt каже, що отримав пропозиції щодо волоконно-оптичних ліній із датчиками FBG в середньому 250 фунтів стерлінгів за датчик (≈300 євро за датчик), запитувач коштує приблизно 10 000 фунтів стерлінгів (12 000 євро). «Лінійний діелектричний датчик, який ми тестували, був більше схожий на дріт з покриттям, який можна придбати на полиці», — додав він. «Запитувач, який ми використовуємо», — додає Алекс Скордос, читач ( старший науковий співробітник) у Composites Process Science в Університеті Кренфілд, «є дуже точним аналізатором імпедансу, який коштує щонайменше 30 000 фунтів стерлінгів [≈ 36 000 євро]. Але NCC використовує набагато простіший запитувач, який складається з готових модулі від комерційної компанії Advise Deta [Бедфорд, Великобританія]». Synthesites пропонує 1190 євро для датчиків у прес-формі та 20 євро за одноразові/детальні датчики. У євро Optiflow коштує 3900 євро, а Optimold — 7200 євро зі зростаючими знижками на кілька аналізаторів. Ці ціни включають програмне забезпечення Optiview та будь-які інші необхідної підтримки, сказав Пантелеліс, додавши, що виробники вітряних лопатей економлять 1,5 години за цикл, додають лопаті на лінію щомісяця та зменшують споживання енергії на 20 відсотків, а повернення інвестицій становить лише чотири місяці.
Компанії, які використовують датчики, отримають перевагу в міру розвитку цифрового виробництва Composites 4.0. Наприклад, каже Грегуар Бодуен, директор з розвитку бізнесу компанії Com&Sens: «Оскільки виробники посудин під тиском намагаються зменшити вагу, використання матеріалів і вартість, вони можуть використовувати наші датчики, щоб виправдати це. їхні конструкції та моніторинг виробництва, коли вони досягнуть необхідних рівнів до 2030 року. Ті самі датчики, що використовуються для оцінки рівнів деформації всередині шарів під час намотування та затвердіння нитки, також можуть контролювати цілісність бака протягом тисяч циклів заправки, передбачити необхідне технічне обслуговування та повторно сертифікувати наприкінці проектування життя. Ми можемо Цифровий подвійний пул даних надається для кожної виготовленої композитної посудини під тиском, і рішення також розробляється для супутників».
Ввімкнення цифрових двійників і потоків Com&Sens співпрацює з виробником композитів, щоб використовувати його волоконно-оптичні датчики для забезпечення потоку цифрових даних через проектування, виробництво та обслуговування (праворуч) для підтримки цифрових ідентифікаційних карток, які підтримують цифровий двійник кожної виготовленої частини (ліворуч). Автор зображення: Com&Sens і малюнок 1, «Інженерія з цифровими потоками» В. Сінгха, К. Вілкокса.
Таким чином, дані датчиків підтримують цифрового двійника, а також цифровий потік, який охоплює проектування, виробництво, сервісні операції та застарівання. Під час аналізу за допомогою штучного інтелекту та машинного навчання ці дані повертаються до проектування та обробки, покращуючи продуктивність і стійкість. Це також змінив спосіб взаємодії ланцюгів постачання. Наприклад, виробник клеїв Kiilto (Тампере, Фінляндія) використовує датчики Collo, щоб допомогти своїм клієнтам контролювати співвідношення компонентів A, B тощо в їх багатокомпонентному обладнанні для змішування клеїв.” Kiilto тепер може коригувати склад своїх клеїв для окремих клієнтів, — каже Ярвелайнен, — але це також дозволяє Kiilto зрозуміти, як смоли взаємодіють у процесах клієнтів і як клієнти взаємодіють із їхніми продуктами, що змінює спосіб постачання. Ланцюги можуть працювати разом».
OPTO-Light використовує датчики Kistler, Netzsch і Synthesites для моніторингу затвердіння термопластичних деталей з вуглепластику з епоксидної смоли. Автор зображення: AZL
Датчики також підтримують інноваційні комбінації матеріалів і процесів. Як описано в статті CW за 2019 рік про проект OPTO-Light (див. «Термопластичні реактопласти, 2-хвилинний цикл, одна батарея»), AZL Aachen (Ахен, Німеччина) використовує двоетапний процес горизонтального стиснення одного To (UD) препрега з вуглецевого волокна/епоксидної смоли, який потім формується 30% армованим коротким скловолокном PA6. Головне лише частково затвердіти препрег, щоб реакційна здатність, що залишилася в епоксидній смолі, могла забезпечити з’єднання з термопластом .AZL використовує аналізатори Optimold і Netzsch DEA288 Epsilon з діелектричними датчиками Synthesites і Netzsch, внутрішньоформові датчики Kistler і програмне забезпечення DataFlow для оптимізації лиття під тиском». Ви повинні мати глибоке розуміння процесу пресування препрегів, тому що ви повинні переконатися, що зрозуміти стан затвердіння, щоб досягти хорошого з’єднання з термопластичним литтям», – пояснює інженер-дослідник AZL Річард Шарес. «У майбутньому процес може бути адаптивним і інтелектуальним, обертання процесу запускається сигналами датчиків».
Однак, як каже Ярвелайнен, існує фундаментальна проблема, «і це відсутність у клієнтів розуміння того, як інтегрувати ці різні датчики у свої процеси. Більшість компаній не мають експертів із сенсорів». Наразі шлях вперед вимагає, щоб виробники датчиків і клієнти обмінювалися інформацією туди-сюди. Такі організації, як AZL, DLR (Аугсбург, Німеччина) і NCC, розвивають досвід роботи з кількома датчиками. Саузе сказав, що в UNA є групи, а також відокремлені компанії. компаній, які пропонують інтеграцію датчиків і послуги цифрового близнюка. Він додав, що мережа виробництва штучного інтелекту в Аугсбурзі орендувала для цієї мети приміщення площею 7000 квадратних метрів, «розширюючи план розвитку CosiMo до дуже широкого масштабу, включаючи зв’язані осередки автоматизації, де промислові партнери може розміщувати машини, запускати проекти та вчитися інтегрувати нові рішення ШІ».
Карапаппас сказав, що демонстрація діелектричних датчиків Меггітта в NCC була лише першим кроком у цьому. «Зрештою, я хочу контролювати свої процеси та робочі процеси та вводити їх у нашу систему ERP, щоб я заздалегідь знав, які компоненти виробляти, яких людей потрібні та які матеріали замовити. Цифрова автоматизація розвивається».
Ласкаво просимо до онлайн-видання SourceBook, яке відповідає щорічному друкованому виданню SourceBook Composites Industry Buyer's Guide від CompositesWorld.
Spirit AeroSystems реалізує розумний дизайн Airbus для центрального фюзеляжу та передніх лонжеронів A350 у Кінгстоні, Північна Кароліна
Час публікації: 20 травня 2022 р
