Կայունության ձգտելով՝ սենսորները նվազեցնում են ցիկլի ժամանակները, էներգիայի օգտագործումը և թափոնները, ավտոմատացնում են գործընթացի փակ հսկողությունը և ավելացնում գիտելիքները՝ բացելով նոր հնարավորություններ խելացի արտադրության և կառուցվածքների համար:#sensors #sustainability #SHM
Սենսորներ ձախից (վերևից ներքև). ջերմային հոսք (TFX), կաղապարի մեջ դիէլեկտրիկներ (Lambient), ուլտրաձայնային սարքեր (Աուգսբուրգի համալսարան), մեկանգամյա օգտագործման դիէլեկտրիկներ (Սինթեզիտներ) և կոպեկների և ջերմազույգերի միջև Microwire (AvPro): Գրաֆիկներ (վերևում, ժամացույցի սլաքի ուղղությամբ՝ կոլո դիէլեկտրական հաստատուն (CP) ընդդեմ կոլոիոնային մածուցիկության (CIV), խեժի դիմադրություն՝ ընդդեմ ժամանակի (Սինթեզիտներ) և էլեկտրամագնիսական սենսորների միջոցով իմպլանտացված կապրոլակտամային նախածանցերի թվային մոդել (CosiMo նախագիծ, DLR ZLP, Աուգսբուրգի համալսարան):
Քանի որ համաշխարհային արդյունաբերությունը շարունակում է դուրս գալ COVID-19 համաճարակից, այն անցել է կայունության առաջնահերթությունը, ինչը պահանջում է նվազեցնել թափոնները և ռեսուրսների սպառումը (օրինակ՝ էներգիան, ջուրը և նյութերը): Արդյունքում արտադրությունը պետք է դառնա ավելի արդյունավետ և խելացի: Բայց սա պահանջում է տեղեկատվություն: Կոմպոզիտների համար որտեղի՞ց են գալիս այս տվյալները:
Ինչպես նկարագրված է CW-ի 2020 Composites 4.0 հոդվածների շարքում, մասերի որակն ու արտադրությունը բարելավելու համար անհրաժեշտ չափումները և այդ չափումներին հասնելու համար անհրաժեշտ սենսորները սահմանելը խելացի արտադրության առաջին քայլն է: 2020 և 2021 թվականներին CW-ն զեկուցել է դիէլեկտրական սենսորների մասին: սենսորներ, ջերմային հոսքի սենսորներ, օպտիկամանրաթելային սենսորներ և ոչ կոնտակտային սենսորներ, որոնք օգտագործում են ուլտրաձայնային և էլեկտրամագնիսական ալիքներ, ինչպես նաև նախագծեր, որոնք ցուցադրում են դրանց հնարավորությունները (տես CW-ի առցանց սենսորների բովանդակության հավաքածուն): Այս հոդվածը հիմնված է այս զեկույցի վրա՝ քննարկելով կոմպոզիտում օգտագործվող սենսորները: նյութերը, դրանց խոստացված առավելություններն ու մարտահրավերները, ինչպես նաև մշակվող տեխնոլոգիական լանդշաֆտը: Հատկանշական է, որ կոմպոզիտային արդյունաբերության առաջատար ընկերությունները արդեն ուսումնասիրում և նավարկում են այս տարածքը:
Սենսորային ցանց CosiMo-ում 74 սենսորներից բաղկացած ցանց, որոնցից 57-ը ուլտրաձայնային սենսորներ են, որոնք մշակվել են Աուգսբուրգի համալսարանում (ցուցադրված է աջ կողմում, բաց կապույտ կետերը վերին և ստորին կաղապարի կեսերում) – օգտագործվում են T-RTM-ի կափարիչի ցուցադրման համար: CosiMo նախագիծ ջերմապլաստիկ կոմպոզիտային մարտկոցների համար: Պատկերի վարկ՝ CosiMo նախագիծ, DLR ZLP Augsburg, Աուգսբուրգի համալսարան
Նպատակ թիվ 1. Խնայեք գումար: CW-ի 2021 թվականի դեկտեմբերի բլոգը, «Պատվերով ուլտրաձայնային տվիչներ կոմպոզիտային գործընթացների օպտիմիզացման և վերահսկման համար», նկարագրում է աշխատանքը Աուգսբուրգի համալսարանում (UNA, Աուգսբուրգ, Գերմանիա)՝ մշակելու 74 սենսորների ցանց, որը CosiMo-ի համար է: EV մարտկոցի ծածկույթի ցուցադրիչի (կոմպոզիտային նյութեր խելացի փոխադրման մեջ) արտադրության նախագիծ: Մասը պատրաստված է ջերմապլաստիկ խեժի փոխանցման ձևավորման միջոցով (T-RTM), որը պոլիմերացնում է կապրոլակտամի մոնոմերը տեղում պոլիամիդ 6 (PA6) կոմպոզիտի մեջ: Մարկուս Սաուս, պրոֆեսոր ՄԱԿ-ում և Աուգսբուրգում ՄԱԿ-ի Արհեստական ինտելեկտի (AI) արտադրական ցանցի ղեկավարը բացատրում է, թե ինչու են սենսորներն այդքան կարևոր. Ներկայումս արտադրողների մեծամասնությունը սահմանափակ համակարգեր ունի դրան հասնելու համար: Օրինակ, նրանք օգտագործում են շատ պարզ կամ հատուկ սենսորներ, երբ օգտագործում են խեժի ինֆուզիոն մեծ օդատիեզերական մասեր պատրաստելու համար: Եթե ինֆուզիոն գործընթացը սխալ է ընթանում, դուք հիմնականում մեծ կտոր գրություն ունեք: Բայց եթե դուք ունեք լուծման լուծումներ՝ հասկանալու համար, թե ինչն է սխալ եղել արտադրության գործընթացում և ինչու, կարող եք շտկել այն և ուղղել այն՝ խնայելով ձեզ մեծ գումարներ»:
Ջերմազույգերը «պարզ կամ հատուկ սենսորի» օրինակ են, որոնք տասնամյակներ շարունակ օգտագործվել են կոմպոզիտային լամինատների ջերմաստիճանը վերահսկելու համար ավտոկլավով կամ ջեռոցում ամրացման ժամանակ: Դրանք նույնիսկ օգտագործվում են ջեռոցներում կամ տաքացնող ծածկոցներում ջերմաստիճանը վերահսկելու համար՝ կոմպոզիտային վերանորոգման պատյանները բուժելու համար՝ օգտագործելով: ջերմային կապեր: Խեժ արտադրողները լաբորատորիայում օգտագործում են մի շարք սենսորներ՝ ժամանակի ընթացքում խեժի մածուցիկության և ջերմաստիճանի փոփոխությունները վերահսկելու համար, որպեսզի մշակեն բուժման ձևակերպումներ: Այնուամենայնիվ, այն, ինչ առաջանում է, սենսորային ցանց է, որը կարող է պատկերացնել և վերահսկել արտադրական գործընթացը տեղում՝ հիմնված մի քանի պարամետրեր (օրինակ՝ ջերմաստիճան և ճնշում) և նյութի վիճակը (օրինակ՝ մածուցիկություն, ագրեգացում, բյուրեղացում):
Օրինակ, CosiMo նախագծի համար մշակված ուլտրաձայնային սենսորը օգտագործում է նույն սկզբունքները, ինչ ուլտրաձայնային ստուգումը, որը դարձել է պատրաստի կոմպոզիտային մասերի ոչ կործանարար փորձարկման (NDI) հիմնական հիմքը: Պետրոս Կարապապաս, Meggitt-ի գլխավոր ինժեներ (Լաֆբորո, Մեծ Բրիտանիա), «Մեր նպատակն է նվազագույնի հասցնել ապագա բաղադրիչների հետարտադրական ստուգման համար պահանջվող ժամանակը և աշխատուժը, երբ մենք շարժվում ենք դեպի թվային արտադրություն»: Նյութերի կենտրոնի (NCC, Բրիստոլ, Մեծ Բրիտանիա) համագործակցություն՝ ցուցադրելու Solvay (Alpharetta, GA, ԱՄՆ) EP 2400 օղակի մոնիտորինգը RTM-ի ընթացքում՝ օգտագործելով գծային դիէլեկտրական սենսոր, որը մշակվել է Cranfield համալսարանում (Cranfield, Մեծ Բրիտանիա) Հոսքը և օքսիրեզինի ամրացումը 1,3 մ երկարություն, 0,8 մ լայնություն և 0,4 մ խորություն կոմպոզիտային պատյան առևտրային օդանավի շարժիչի ջերմափոխանակիչի համար: «Երբ մենք նայում էինք, թե ինչպես կարելի է ավելի մեծ արտադրողականությամբ ավելի մեծ հավաքույթներ պատրաստել, մենք չէինք կարող մեզ թույլ տալ կատարել բոլոր ավանդական հետմշակման ստուգումները և փորձարկում յուրաքանչյուր մասի վրա», - ասաց Կարապապասը: «Հենց հիմա մենք փորձարկման վահանակներ ենք պատրաստում RTM-ի այս մասերի կողքին, այնուհետև կատարում ենք մեխանիկական փորձարկում՝ բուժման ցիկլը վավերացնելու համար: Բայց այս սենսորով դա անհրաժեշտ չէ»։
Collo Probe-ը ընկղմված է ներկերի խառնման տարայի մեջ (վերևում գտնվող կանաչ շրջան)՝ հայտնաբերելու, թե երբ է խառնումն ավարտված՝ խնայելով ժամանակ և էներգիա: Պատկերի վարկ՝ ColloidTek Oy
«Մեր նպատակն է լինել ևս մեկ լաբորատոր սարք, այլ կենտրոնանալ արտադրական համակարգերի վրա», - ասում է Մատի Յարվելեյնենը, ColloidTek Oy-ի գործադիր տնօրեն և հիմնադիրը (Կոլո, Տամպերե, Ֆինլանդիա): CW հունվարի 2022-ի «Fingerprint Liquids for Composites» բլոգը ուսումնասիրում է Collo's-ը: էլեկտրամագնիսական դաշտի (EMF) սենսորների համադրություն, ազդանշանի մշակում և տվյալների վերլուծություն՝ չափելու ցանկացած հեղուկի «մատնահետքը», ինչպիսիք են մոնոմերները, խեժերը կամ սոսինձները: ավելի լավ հասկանալ, թե ինչպես է իրականում աշխատում ձեր գործընթացը և արձագանքել, երբ ամեն ինչ սխալ է ընթանում», - ասում է Յարվելեյնենը: «Մեր սենսորները իրական ժամանակի տվյալները վերածում են հասկանալի և կիրառելի ֆիզիկական մեծությունների, ինչպիսիք են ռեոլոգիական մածուցիկությունը, որոնք թույլ են տալիս գործընթացի օպտիմալացում: Օրինակ, դուք կարող եք կրճատել խառնման ժամանակը, քանի որ դուք կարող եք հստակ տեսնել, թե երբ է խառնումը ավարտված: Հետևաբար, Դուք կարող եք բարձրացնել արտադրողականությունը, խնայել էներգիան և կրճատել ջարդոնը՝ համեմատած ավելի քիչ օպտիմիզացված վերամշակման հետ։
Նպատակ թիվ 2. Բարձրացնել գործընթացի գիտելիքները և վիզուալիզացիան: Այնպիսի գործընթացների համար, ինչպիսին է ագրեգացումը, Յարվելայնենն ասում է. Դուք պարզապես նմուշ եք վերցնում և մտնում եք լաբորատորիա և նայում, թե ինչպիսին էր այն րոպեներ կամ ժամեր առաջ: Դա նման է մայրուղով քշելուն, ամեն ժամ բացեք ձեր աչքերը մեկ րոպե և փորձեք գուշակել, թե ուր է գնում ճանապարհը»: Սաուզը համաձայն է, նշելով, որ CosiMo-ում մշակված սենսորային ցանցը «օգնում է մեզ ամբողջական պատկերացում կազմել գործընթացի և նյութական վարքի մասին: Ընթացքում մենք կարող ենք տեսնել տեղական էֆեկտներ՝ ի պատասխան մասի հաստության տատանումների կամ ինտեգրված նյութերի, ինչպիսիք են փրփուրի միջուկը: Այն, ինչ մենք փորձում ենք անել, տեղեկատվություն տրամադրելն է այն մասին, թե իրականում ինչ է տեղի ունենում կաղապարում: Սա թույլ է տալիս մեզ որոշել տարբեր տեղեկություններ, ինչպիսիք են հոսքի ճակատի ձևը, յուրաքանչյուր կես դրույքի ժամանումը և յուրաքանչյուր սենսորային վայրում ագրեգացման աստիճանը»:
Collo-ն համագործակցում է էպոքսիդային սոսինձների, ներկերի և նույնիսկ գարեջրի արտադրողների հետ՝ յուրաքանչյուր արտադրված խմբաքանակի համար պրոցեսի պրոֆիլներ ստեղծելու համար: Այժմ յուրաքանչյուր արտադրող կարող է դիտել իր գործընթացի դինամիկան և սահմանել ավելի օպտիմիզացված պարամետրեր՝ զգուշացումներով միջամտելու համար, երբ խմբաքանակները ճշգրտված չեն: Սա օգնում է: կայունացնել և բարելավել որակը:
Հոսքի ճակատի տեսանյութը CosiMo մասում (ներարկման մուտքը կենտրոնում սպիտակ կետն է)՝ որպես ժամանակի ֆունկցիա՝ հիմնված ներկառուցված սենսորային ցանցի չափման տվյալների վրա: Պատկերի վարկ՝ CosiMo նախագիծ, DLR ZLP Augsburg, Համալսարան Աուգսբուրգ
«Ես ուզում եմ իմանալ, թե ինչ է տեղի ունենում մասի արտադրության ժամանակ, այլ ոչ թե բացել տուփը և տեսնել, թե ինչ է տեղի ունենում հետո», - ասում է Meggitt's Karapapas-ը: «Քրանֆիլդի դիէլեկտրիկ սենսորների միջոցով մեր մշակած արտադրանքը թույլ տվեց մեզ տեսնել տեղում գործընթացը, և մենք նաև կարողացանք: ստուգելու խեժի ամրացումը»։ Օգտագործելով ստորև նկարագրված բոլոր վեց տեսակի սենսորները (սպառիչ ցուցակ չէ, պարզապես փոքր ընտրություն, մատակարարներ նույնպես), կարող է վերահսկել բուժման/պոլիմերացման և խեժի հոսքը: Որոշ սենսորներ ունեն լրացուցիչ հնարավորություններ, և սենսորների համակցված տեսակները կարող են ընդլայնել հետևելու և վիզուալացման հնարավորությունները: Սա ցույց է տրվել CosiMo-ի ժամանակ, որն օգտագործում էր ուլտրաձայնային, դիէլեկտրիկ և պիեզորեզիստիվ ռեժիմի տվիչներ՝ Kistler-ի կողմից ջերմաստիճանի և ճնշման չափումների համար (Վինտերթուր, Շվեյցարիա):
Նպատակ թիվ 3. Կրճատել ցիկլի ժամանակը: Collo սենսորները կարող են չափել երկու մասից բաղկացած արագ ամրացող էպոքսիդային միատեսակությունը, քանի որ A և B մասերը խառնվում և ներարկվում են RTM-ի ընթացքում և կաղապարի յուրաքանչյուր վայրում, որտեղ տեղադրվում են այդպիսի սենսորները: Սա կարող է օգնել թույլ տալ ավելի արագ բուժվող խեժեր այնպիսի ծրագրերի համար, ինչպիսին է Urban Air Mobility (UAM), որը կապահովի ավելի արագ բուժման ցիկլեր՝ համեմատած ներկայիս մեկ մասի էպոքսիդների հետ, ինչպիսին է RTM6-ը:
Collo սենսորները կարող են նաև վերահսկել և պատկերացնել, որ էպոքսիդը գազազերծվում է, ներարկվում և բուժվում է, և երբ յուրաքանչյուր գործընթացն ավարտված է: Ավարտական ամրացումը և այլ գործընթացները, որոնք հիմնված են մշակվող նյութի իրական վիճակի վրա (ընդդեմ ավանդական ժամանակի և ջերմաստիճանի բաղադրատոմսերի) կոչվում են նյութական վիճակի կառավարում: (MSM): Ընկերությունները, ինչպիսիք են AvPro (Նորման, Օկլահոմա, ԱՄՆ) տասնամյակներ շարունակ հետապնդում են MSM-ն՝ հետևելու մասնակի նյութերի և գործընթացների փոփոխություններին, քանի որ այն հետապնդում է հատուկ թիրախներ ապակու անցման ջերմաստիճանի (Tg), մածուցիկության, պոլիմերացման և/կամ բյուրեղացում: Օրինակ, սենսորների ցանցը և թվային վերլուծությունը CosiMo-ում օգտագործվել են RTM մամուլը և կաղապարը տաքացնելու համար պահանջվող նվազագույն ժամանակը և պարզել են, որ առավելագույն պոլիմերացման 96%-ը ձեռք է բերվել 4,5 րոպեում:
Դիէլեկտրական սենսորների մատակարարները, ինչպիսիք են Lambient Technologies (Cambridge, MA, ԱՄՆ), Netzsch (Selb, Գերմանիա) և Synthesites (Uccle, Բելգիա) նույնպես ցուցադրել են ցիկլի ժամանակները կրճատելու իրենց կարողությունը: Synthesites-ի R&D նախագիծը կոմպոզիտներ արտադրող Hutchinson-ի հետ (Փարիզ, Ֆրանսիա): ) և Bombardier Belfast-ը (այժմ՝ Spirit AeroSystems (Բելֆաստ, Իռլանդիա)) հայտնում են, որ հիմնվելով խեժի դիմադրության և ջերմաստիճանի իրական ժամանակի չափումների վրա՝ Optimold տվյալների հավաքագրման միավորի և Optiview Software-ի միջոցով փոխակերպվում է գնահատված մածուցիկության և Tg-ի: «Արտադրողները կարող են տեսնել Tg-ը: իրական ժամանակում, այնպես որ նրանք կարող են որոշել, թե երբ դադարեցնել ամրացման ցիկլը», - բացատրում է Նիկոս Պանտելելիսը, Synthesites-ի տնօրենը: «Նրանք պետք չէ սպասել, որպեսզի ավարտեն փոխանցման ցիկլը, որն ավելի երկար է, քան անհրաժեշտ է: Օրինակ, RTM6-ի ավանդական ցիկլը 2-ժամյա ամբողջական բուժում է 180°C-ում: Մենք տեսանք, որ որոշ երկրաչափություններում դա կարող է կրճատվել մինչև 70 րոպե: Սա ցույց է տրվել նաև INNOTOOL 4.0 նախագծում (տե՛ս «Արագացնելով RTM-ը ջերմային հոսքի տվիչներով»), որտեղ ջերմային հոսքի սենսորի օգտագործումը կրճատել է RTM6 բուժման ցիկլը 120 րոպեից մինչև 90 րոպե:
Նպատակ թիվ 4. հարմարվողական գործընթացների փակ օղակի վերահսկում: CosiMo նախագծի համար վերջնական նպատակն է ավտոմատացնել փակ հանգույցի կառավարումը կոմպոզիտային մասերի արտադրության ժամանակ: Սա նաև ZAero և iComposite 4.0 նախագծերի նպատակն է, որը հաղորդում է CW-ն: 2020թ. (30-50% ծախսերի կրճատում): Նկատի ունեցեք, որ դրանք ներառում են տարբեր գործընթացներ՝ նախապատման ժապավենի (ZAero) ավտոմատ տեղադրում և մանրաթելային ցողացիր նախաձևավորում՝ համեմատած բարձր ճնշման T-RTM-ի հետ CosiMo-ում RTM-ի համար արագ ամրացող էպոքսիդով (iComposite 4.0): Այս նախագծերից օգտագործվում են թվային մոդելներով սենսորներ և ալգորիթմներ՝ գործընթացը մոդելավորելու և պատրաստի մասի արդյունքը կանխատեսելու համար:
Գործընթացի վերահսկումը կարելի է դիտարկել որպես քայլերի մի շարք, բացատրեց Սաուսը: Առաջին քայլը սենսորների և գործընթացի սարքավորումների ինտեգրումն է, ասաց նա, «տեսանելի դարձնել, թե ինչ է կատարվում սև արկղում և օգտագործելու պարամետրերը: Մյուս մի քանի քայլերը, գուցե փակ հանգույցի հսկողության կեսը, կարող են սեղմել կանգառի կոճակը միջամտելու համար, կարգաբերել գործընթացը և կանխել մերժված մասերը: Որպես վերջնական քայլ՝ դուք կարող եք մշակել թվային երկվորյակ, որը կարող է ավտոմատացված լինել, բայց նաև ներդրումներ է պահանջում մեքենայական ուսուցման մեթոդներում»: CosiMo-ում այս ներդրումը հնարավորություն է տալիս սենսորներին տվյալները փոխանցել թվային երկվորյակին, Edge-ի վերլուծությունը (հաշվարկները կատարվում են արտադրական գծի եզրին և տվյալների կենտրոնական պահոցից կատարված հաշվարկները) այնուհետև օգտագործվում է կանխատեսելու հոսքի առջևի դինամիկան, մանրաթելերի ծավալի պարունակությունը մեկ տեքստիլի նախապատմության համար: «Իդեալում, դուք կարող եք սահմանել կարգավորումներ՝ գործընթացում փակ հանգույցի կառավարումը և թյունինգը հնարավոր դարձնելու համար», - ասաց Սաուսը»: Դրանք կներառեն այնպիսի պարամետրեր, ինչպիսիք են ներարկման ճնշումը, կաղապարի ճնշումը և ջերմաստիճանը: Դուք կարող եք նաև օգտագործել այս տեղեկատվությունը ձեր նյութը օպտիմալացնելու համար»:
Դրանով ընկերությունները սենսորներ են օգտագործում գործընթացները ավտոմատացնելու համար: Օրինակ, Synthesites-ը աշխատում է իր հաճախորդների հետ՝ ինտեգրելու սենսորները սարքավորումների հետ, որպեսզի փակեն խեժի մուտքը, երբ ինֆուզիոն ավարտվի, կամ միացնի ջերմային մամուլը, երբ հասնում է թիրախային բուժումը:
Յարվելեյնենը նշում է, որ որոշելու համար, թե որ սենսորն է լավագույնը օգտագործման յուրաքանչյուր դեպքի համար, «դուք պետք է հասկանաք, թե նյութի և գործընթացի ինչ փոփոխություններ եք ուզում վերահսկել, այնուհետև պետք է ունենաք անալիզատոր»: Անալիզատորը ձեռք է բերում հարցաքննողի կամ տվյալների հավաքագրման միավորի կողմից հավաքված տվյալները: չմշակված տվյալները և դրանք վերածեք արտադրողի կողմից օգտագործվող տեղեկատվության: «Դուք իրականում տեսնում եք բազմաթիվ ընկերություններ, որոնք ինտեգրում են սենսորները, բայց հետո նրանք ոչինչ չեն անում տվյալների հետ», - ասաց Սաուսը: Այն, ինչ անհրաժեշտ է, բացատրեց նա, «համակարգ է»: տվյալների ձեռքբերման, ինչպես նաև տվյալների պահպանման ճարտարապետություն, որպեսզի կարողանանք մշակել տվյալները»:
«Վերջնական օգտվողները պարզապես չեն ցանկանում տեսնել չմշակված տվյալները», - ասում է Յարվելեյնենը: Նրանք ցանկանում են իմանալ, «գործընթացը օպտիմիզացված է»: Ե՞րբ կարելի է անել հաջորդ քայլը»: Դա անելու համար դուք պետք է միավորեք մի քանի սենսորներ: վերլուծության համար, այնուհետև օգտագործեք մեքենայական ուսուցում՝ գործընթացը արագացնելու համար»: Collo-ի և CosiMo թիմի կողմից օգտագործվող եզրերի վերլուծության և մեքենայական ուսուցման այս մոտեցումը կարելի է ձեռք բերել մածուցիկության քարտեզների, խեժի հոսքի ճակատի թվային մոդելների միջոցով, և գործընթացի պարամետրերը և մեքենաները ի վերջո վերահսկելու կարողությունը տեսանելի է:
Optimold-ը անալիզատոր է, որը մշակվել է Synthesites-ի կողմից իր դիէլեկտրական սենսորների համար: Synthesites-ի Optiview ծրագրաշարի կողմից վերահսկվող Optimold միավորը օգտագործում է ջերմաստիճանի և խեժի դիմադրության չափումներ՝ հաշվարկելու և ցուցադրելու իրական ժամանակի գրաֆիկները՝ վերահսկելու խեժի կարգավիճակը, ներառյալ խառնուրդի հարաբերակցությունը, քիմիական ծերացումը, մածուցիկությունը, Tg: և բուժման աստիճանը: Այն կարող է օգտագործվել նախնական և հեղուկ ձևավորման գործընթացներում: Optiflow-ի առանձին միավոր օգտագործվում է հոսքի մոնիտորինգի համար: Synthesites-ը նաև մշակել է բուժիչ սիմուլյատոր, որը չի պահանջում կաղապարում կամ մասում ամրացման սենսոր, այլ դրա փոխարեն օգտագործում է ջերմաստիճանի ցուցիչի և խեժի/նախածածկման նմուշներ այս անալիզատորի միավորում: «Մենք օգտագործում ենք այս ժամանակակից մեթոդը հողմատուրբինի շեղբերի արտադրության համար ներարկման և սոսինձի ամրացման համար», - ասաց Սինթեզիտների տնօրեն Նիկոս Պանտելելիսը:
Synthesites գործընթացի կառավարման համակարգերը միավորում են սենսորները, Optiflow և/կամ Optimold տվյալների հավաքագրման միավորները և OptiView և/կամ Online Resin Status (ORS) ծրագրակազմը: Պատկերի վարկ. Synthesites, խմբագրված The CW-ի կողմից:
Հետևաբար, սենսորների մատակարարներից շատերը մշակել են իրենց սեփական անալիզատորները, ոմանք օգտագործում են մեքենայական ուսուցում, իսկ ոմանք՝ ոչ: Բայց կոմպոզիտային արտադրողները կարող են նաև մշակել իրենց անհատական համակարգերը կամ գնել վաճառվող գործիքներ և փոփոխել դրանք հատուկ կարիքները բավարարելու համար: Այնուամենայնիվ, անալիզատորի հնարավորությունը միայն մեկ գործոն պետք է հաշվի առնել: Կան շատ ուրիշներ:
Կապը նաև կարևոր է, երբ ընտրում եք, թե որ սենսորն օգտագործել: Սենսորը կարող է անհրաժեշտ լինել շփվելու նյութի, հարցաքննողի կամ երկուսի հետ: Օրինակ, ջերմային հոսքի և ուլտրաձայնային սենսորները կարող են տեղադրվել RTM կաղապարի մեջ 1-20 մմ հեռավորության վրա: մակերեսը – ճշգրիտ մոնիտորինգը չի պահանջում կաղապարի նյութի հետ շփում: Ուլտրաձայնային տվիչները կարող են նաև տարբեր խորություններում մասերի հարցաքննել՝ կախված օգտագործվող հաճախականությունից: Collo էլեկտրամագնիսական սենսորները կարող են նաև կարդալ հեղուկների կամ մասերի խորությունը՝ 2-10 սմ, կախված հարցաքննության հաճախականության վրա, և ոչ մետաղական տարաների կամ գործիքների միջոցով, որոնք շփվում են խեժի հետ:
Այնուամենայնիվ, մագնիսական միկրոլարերը (տե՛ս «Կոմպոզիտների ներսում ջերմաստիճանի և ճնշման ոչ կոնտակտային մոնիտորինգ») ներկայումս միակ սենսորներն են, որոնք կարող են հետազոտել կոմպոզիտները 10 սմ հեռավորության վրա: Դա պայմանավորված է նրանով, որ այն օգտագործում է էլեկտրամագնիսական ինդուկցիա՝ սենսորից արձագանք առաջացնելու համար: ներկառուցված է կոմպոզիտային նյութի մեջ: AvPro-ի ThermoPulse միկրոլարի սենսորը, որը ներկառուցված է սոսինձի կապի շերտում, ուսումնասիրվել է 25 մմ հաստությամբ ածխածնային մանրաթելային լամինատի միջոցով՝ միացման գործընթացում ջերմաստիճանը չափելու համար: Քանի որ միկրոլարերն ունեն 3-70 մկմ մազոտ տրամագիծ, դրանք չեն ազդում կոմպոզիտային կամ կապի գծի աշխատանքի վրա: 100-200 միկրոն մի փոքր ավելի մեծ տրամագծերի դեպքում օպտիկամանրաթելային սենսորները կարող են նաև տեղադրվել առանց կառուցվածքային հատկությունների վատթարացման: Այնուամենայնիվ, քանի որ նրանք օգտագործում են լույսը չափելու համար, օպտիկամանրաթելային սենսորները պետք է ունենան լարային կապ Հարցաքննիչ: Նմանապես, քանի որ դիէլեկտրիկ սենսորները օգտագործում են լարումը խեժի հատկությունները չափելու համար, դրանք նույնպես պետք է միացված լինեն հարցաքննողին, և մեծ մասը նույնպես պետք է շփվի այն խեժի հետ, որը նրանք վերահսկում են:
Collo Probe (վերևի) սենսորը կարող է ընկղմվել հեղուկների մեջ, իսկ Collo Plate (ներքևում) տեղադրված է նավի/խառնիչ նավի կամ գործընթացի խողովակաշարի/սնման գծի պատին: Պատկերի վարկը՝ ColloidTek Oy
Սենսորի ջերմաստիճանի հնարավորությունը ևս մեկ կարևոր նկատառում է: Օրինակ, ուլտրաձայնային սենսորների մեծ մասը սովորաբար գործում է մինչև 150°C ջերմաստիճանում, սակայն CosiMo-ի մասերը պետք է ձևավորվեն 200°C-ից բարձր ջերմաստիճանում: Հետևաբար, UNA-ն: ստիպված է եղել նախագծել ուլտրաձայնային սենսոր այս ունակությամբ: Lambient-ի միանգամյա օգտագործման դիէլեկտրիկ սենսորները կարող են օգտագործվել մինչև 350°C ջերմաստիճանի մասերի մակերեսների վրա, իսկ դրա բազմակի օգտագործման սենսորները կարող են օգտագործվել մինչև 250°C: RVmagnetics (Կոշիցե, Սլովակիա) մշակել է: դրա միկրոլարային սենսորը կոմպոզիտային նյութերի համար, որոնք կարող են դիմակայել 500°C-ի պնդացմանը: Մինչ Collo սենսորային տեխնոլոգիան ինքնին չունի ջերմաստիճանի տեսական սահմանափակում, Collo Plate-ի համար նախատեսված ապակու պաշտպանությունը և Collo Probe-ի նոր պոլիեթերթերկետոնային (PEEK) պատյանը երկուսն էլ փորձարկված են: Համաձայն Järveläinen-ի 150°C-ում շարունակական աշխատանքի համար: Մինչդեռ PhotonFirst-ը (Ալքմաար, Նիդեռլանդներ) օգտագործել է պոլիիմիդային ծածկույթ՝ SuCoHS նախագծի համար իր օպտիկամանրաթելային սենսորի համար 350°C աշխատանքային ջերմաստիճան ապահովելու համար, կայուն և ծախսատար: արդյունավետ բարձր ջերմաստիճան կոմպոզիտ.
Մեկ այլ գործոն, որը պետք է հաշվի առնել, հատկապես տեղադրման համար, այն է, թե արդյոք սենսորը չափում է մեկ կետում, թե գծային սենսոր է մի քանի զգայական կետերով: Օրինակ, Com&Sens (Eke, Բելգիա) օպտիկամանրաթելային սենսորները կարող են ունենալ մինչև 100 մետր երկարություն և առանձնանալ: 40 օպտիկամանրաթելային Bragg grating (FBG) զգայական կետեր՝ նվազագույնը 1 սմ հեռավորությամբ: Այս սենսորներն օգտագործվել են 66 մետր երկարությամբ կոմպոզիտային կամուրջների կառուցվածքային առողջության մոնիտորինգի (SHM) և խեժի հոսքի մոնիտորինգի համար կամուրջների մեծ տախտակամածների ներթափանցման ժամանակ: Տեղադրում Նման նախագծի համար առանձին կետային սենսորները կպահանջեն մեծ թվով սենսորներ և տեղադրման շատ ժամանակ: NCC-ը և Cranfield University-ը պնդում են նմանատիպ առավելություններ իրենց գծային դիէլեկտրիկ սենսորների համար: Համեմատած Lambient-ի, Netzsch-ի և Synthesites-ի կողմից առաջարկվող մեկ կետի դիէլեկտրական սենսորների հետ: Մեր գծային սենսորով մենք կարող ենք շարունակաբար վերահսկել խեժի հոսքը երկարությամբ, ինչը զգալիորեն նվազեցնում է մասում կամ գործիքում պահանջվող սենսորների քանակը»:
AFP NLR օպտիկամանրաթելային սենսորների համար Հատուկ միավորը ինտեգրված է Coriolis AFP գլխի 8-րդ ալիքում՝ չորս օպտիկամանրաթելային սենսորների տեղադրման համար բարձր ջերմաստիճանի, ածխածնային մանրաթելերով ամրացված կոմպոզիտային փորձարկման վահանակի մեջ: Պատկերի վարկ՝ SuCoHS Project, NLR
Գծային սենսորները նաև օգնում են ավտոմատացնել տեղադրումները: SuCoHS նախագծում Royal NLR-ը (հոլանդական օդատիեզերական կենտրոն, Մարկնեսե) մշակել է հատուկ ստորաբաժանում, որը ինտեգրված է Coriolis Composites-ի (Քուվեն, Ֆրանսիա) 8-րդ ալիքի Automated Fiber Placement (AFP) ղեկավարին՝ ներկառուցելու չորս զանգված (Ֆրանսիա): առանձին օպտիկամանրաթելային գծեր), յուրաքանչյուրը 5-ից 6 FBG սենսորներով (PhotonFirst-ն առաջարկում է ընդհանուր 23 սենսոր), ածխածնային մանրաթելերի փորձարկման վահանակներում։ երկար են կոմպոզիտային միկրոլարերի մեծ մասի համար], բայց ավտոմատ կերպով տեղադրվում են անընդհատ, երբ ամրանն արտադրվում է», - ասում է RVmagnetics-ի համահիմնադիր Ռատիսլավ Վարգան: «Դուք ունեք միկրոլար 1 կմ միկրոլարով: փաթաթել թելիկը և ներդնել այն ամրանների արտադրամաս՝ առանց ամրանների պատրաստման ձևը փոխելու»: Միևնույն ժամանակ, Com&Sens-ն աշխատում է ավտոմատացված տեխնոլոգիայի վրա՝ օպտիկամանրաթելային սենսորների տեղադրման համար ճնշման անոթներում թելերի ոլորման գործընթացում:
Էլեկտրականություն վարելու իր ունակության պատճառով ածխածնային մանրաթելը կարող է խնդիրներ առաջացնել դիէլեկտրական սենսորների հետ: Դիէլեկտրիկ սենսորներն օգտագործում են երկու էլեկտրոդներ, որոնք տեղադրված են միմյանց մոտ: Եթե մանրաթելերը կամրջում են էլեկտրոդները, դրանք կարճ միացնում են սենսորը», - բացատրում է Lambient-ի հիմնադիր Հուան Լին: Այս դեպքում օգտագործեք զտիչ»: Զտիչը թույլ է տալիս խեժին անցնել սենսորների միջով, բայց մեկուսացնում է դրանք ածխածնի մանրաթելից»: Cranfield University-ի և NCC-ի կողմից մշակված գծային դիէլեկտրական սենսորը օգտագործում է այլ մոտեցում, ներառյալ երկու ոլորված զույգ պղնձե լարերը: Լարման դեպքում լարերի միջև առաջանում է էլեկտրամագնիսական դաշտ, որն օգտագործվում է խեժի դիմադրությունը չափելու համար: Լարերը պատված են: մեկուսիչ պոլիմերով, որը չի ազդում էլեկտրական դաշտի վրա, բայց կանխում է ածխածնի մանրաթելի կարճացումը:
Իհարկե, ինքնարժեքը նույնպես խնդիր է: Com&Sens-ը նշում է, որ FBG ցուցիչ կետի միջին արժեքը 50-125 եվրո է, որը կարող է իջնել մինչև 25-35 եվրո, եթե օգտագործվի խմբաքանակներում (օրինակ՝ 100,000 ճնշման անոթների համար): (Սա Կոմպոզիտային ճնշման անոթների ընթացիկ և կանխատեսվող արտադրական հզորության միայն մի մասն է, տե՛ս CW-ի 2021 հոդվածը ջրածնի մասին: Meggitt's Karapapas-ն ասում է, որ ստացել է առաջարկներ օպտիկամանրաթելային գծերի համար FBG սենսորներով միջինը 250 ֆունտ/սենսոր (≈300€/սենսոր): Հարցաքննիչը արժե մոտ 10,000 ֆունտ (12,000 եվրո): «Գծային դիէլեկտրական սենսորը, որը մենք փորձարկեցինք, ավելի շատ նման էր պատված մետաղալարի, որը դուք կարող եք գնել դարակից», - ավելացրեց նա: «Հարցնողը, որը մենք օգտագործում ենք», - ավելացնում է Ալեքս Սկորդոսը, ընթերցող: ավագ գիտաշխատող) Քրենֆիլդի համալսարանի Composites Process Science-ում, «իմպեդանսային անալիզատոր է, որը շատ ճշգրիտ է և արժե առնվազն £30,000 [≈ €36,000], բայց NCC-ն օգտագործում է շատ ավելի պարզ հարցաքննող, որը հիմնականում բաղկացած է պահարանից։ մոդուլներ Advise Deta առևտրային ընկերությունից [Բեդֆորդ, Մեծ Բրիտանիա]»: Synthesites-ը գնանշում է 1190 եվրո կաղապարային սենսորների համար և 20 եվրո մեկանգամյա օգտագործման/մասով սենսորների համար Եվրոյով Optiflow-ը գնանշվում է 3900 եվրոյով, իսկ Optimold-ը՝ 7200 եվրոյով, բազմակի անալիզատորների համար զեղչերի աճով: Այս գները ներառում են Optiview ծրագրակազմը և ցանկացած այլ: անհրաժեշտ աջակցությունը, ասել է Պանտելելիսը, հավելելով, որ քամու շեղբեր արտադրողները խնայում են 1,5 ժամ մեկ ցիկլով, ավելացնում են շեղբեր մեկ գծի համար ամսական և նվազեցնում էներգիայի օգտագործումը 20 տոկոսով, իսկ ներդրումների վերադարձը կազմում է ընդամենը չորս ամիս:
Սենսորներ օգտագործող ընկերությունները առավելություն կստանան, քանի որ կոմպոզիտային 4.0 թվային արտադրությունը զարգանում է: Օրինակ, ասում է Com&Sens-ի բիզնեսի զարգացման տնօրեն Գրեգուար Բոդյունը. դրանց նախագծերը և մոնիտորինգի ենթարկել արտադրությունը, քանի որ դրանք հասնում են պահանջվող մակարդակներին մինչև 2030 թվականը: Նույն սենսորները, որոնք օգտագործվում են թելերի ոլորման և ամրացման ժամանակ շերտերի լարվածության մակարդակը գնահատելու համար, կարող են նաև վերահսկել տանկի ամբողջականությունը հազարավոր լիցքավորման ցիկլերի ընթացքում, կանխատեսել պահանջվող սպասարկումը և վերահաստատել նախագծման վերջում: կյանքը։ Մենք կարող ենք Թվային երկվորյակ տվյալների լողավազան տրամադրվում է արտադրված յուրաքանչյուր կոմպոզիտային ճնշման նավի համար, և լուծումը մշակվում է նաև արբանյակների համար»:
Թվային երկվորյակների և թելերի միացում Com&Sens-ը աշխատում է կոմպոզիտային նյութեր արտադրողի հետ՝ օգտագործելու իր օպտիկամանրաթելային սենսորները՝ հնարավորություն տալու թվային տվյալների հոսքը դիզայնի, արտադրության և սպասարկման միջոցով (աջից)՝ աջակցելու թվային նույնականացման քարտերին, որոնք աջակցում են պատրաստված յուրաքանչյուր մասի (ձախ) թվային երկվորյակին: Պատկերի վարկ. Com&Sens և Նկար 1, «Ինժեներություն թվային թելերով» Վ. Սինգհ, Կ. Ուիլքոքս:
Այսպիսով, սենսորային տվյալները աջակցում են թվային երկվորյակին, ինչպես նաև թվային շարանը, որն ընդգրկում է դիզայնը, արտադրությունը, սպասարկման գործառնությունները և հնացումը: Արհեստական ինտելեկտի և մեքենայական ուսուցման միջոցով վերլուծելիս այս տվյալները վերադառնում են նախագծման և մշակմանը՝ բարելավելով կատարողականությունը և կայունությունը: Նա նաև փոխել է մատակարարման շղթաների համատեղ աշխատանքի ձևը: Օրինակ, սոսինձ արտադրող Kiilto-ն (Տամպերե, Ֆինլանդիա) օգտագործում է Collo սենսորներ՝ օգնելու իր հաճախորդներին վերահսկել A, B և այլն բաղադրիչների հարաբերակցությունը իրենց բազմաբաղադրիչ սոսինձ խառնող սարքավորման մեջ: Kiilto: այժմ կարող է հարմարեցնել իր սոսինձների կազմը առանձին հաճախորդների համար,- ասում է Յարվելեյնենը,- բայց դա նաև թույլ է տալիս Kiilto-ին հասկանալ, թե ինչպես են խեժերը փոխազդում հաճախորդների գործընթացներում և ինչպես են հաճախորդները փոխազդում իրենց արտադրանքի հետ, ինչը փոխում է մատակարարման ձևը: Շղթաները կարող են միասին աշխատել»:
OPTO-Light-ն օգտագործում է Kistler, Netzsch և Synthesites սենսորները՝ վերահսկելու ջերմապլաստիկ գերձուլված էպոքսիդային CFRP մասերի ամրացումը: Պատկերի վարկը՝ AZL
Սենսորները նաև աջակցում են նորարարական նոր նյութերի և գործընթացների համակցություններին: Նկարագրված է CW-ի 2019 թվականի OPTO-Light նախագծի վերաբերյալ հոդվածում (տես «Ջերմոպլաստիկ գերձուլման ջերմաչափեր, 2 րոպեանոց ցիկլ, մեկ մարտկոց»), AZL Aachen (Աախեն, Գերմանիա) օգտագործում է երկու քայլ: գործընթացը հորիզոնական սեղմելու համար մեկ To (UD) ածխածնային մանրաթելից/էպոքսիդային նախածանցը, այնուհետև ձևավորվում է 30% կարճ ապակյա մանրաթելով ամրացված PA6: Հիմնական բանը միայն մասնակիորեն բուժելն է, որպեսզի էպոքսիդում մնացած ռեակտիվությունը թույլ տա կապվել ջերմապլաստիկի հետ: AZL-ն օգտագործում է Optimold և Netzsch DEA288 Epsilon անալիզատորներ Synthesites-ով և Netzsch դիէլեկտրական սենսորներով և Kistler-ի կաղապարի սենսորներով և DataFlow ծրագրակազմով ներարկման համաձուլվածքները օպտիմալացնելու համար: Դուք պետք է խորը պատկերացում ունենաք prepreg սեղմման ձևավորման գործընթացի մասին, քանի որ պետք է համոզվեք, որ դուք հասկանալ բուժման վիճակը՝ ջերմապլաստիկ գերձուլման հետ լավ կապի հասնելու համար», - բացատրում է AZL հետազոտող ինժեներ Ռիչարդ Շարեսը: «Ապագայում գործընթացը կարող է լինել հարմարվողական և խելացի, գործընթացի ռոտացիան հրահրվում է սենսորային ազդանշաններով»:
Այնուամենայնիվ, կա մի հիմնարար խնդիր, ասում է Յարվելայնենը, «և դա հաճախորդների կողմից հասկանալու բացակայությունն է, թե ինչպես ինտեգրել այս տարբեր սենսորները իրենց գործընթացներում: Ընկերությունների մեծ մասը չունի սենսորային փորձագետներ»: Ներկայումս, առաջ գնալու ճանապարհը պահանջում է սենսորների արտադրողների և հաճախորդների փոխանակում տեղեկատվություն առաջ և առաջ: Կազմակերպությունները, ինչպիսիք են AZL-ը, DLR-ը (Աուգսբուրգ, Գերմանիա) և NCC-ը, մշակում են բազմասենսորային փորձաքննություն: Սաուզեն ասաց, որ կան խմբեր UNA-ում, ինչպես նաև spin-off ընկերություններ, որոնք առաջարկում են սենսորների ինտեգրում և թվային երկվորյակ ծառայություններ: Նա ավելացրեց, որ Աուգսբուրգի արհեստական ինտելեկտի արտադրական ցանցը վարձակալել է 7000 քառակուսի մետր տարածք այդ նպատակով՝ «ընդլայնելով CosiMo-ի զարգացման նախագիծը մինչև շատ լայն շրջանակ, ներառյալ միացված ավտոմատացման բջիջները, որտեղ արդյունաբերական գործընկերները կարող է տեղադրել մեքենաներ, գործարկել նախագծեր և սովորել, թե ինչպես ինտեգրել նոր AI լուծումները»:
Կարապապասն ասաց, որ Մեգգիթի դիէլեկտրիկ սենսորների ցուցադրումը NCC-ում ընդամենը դրա առաջին քայլն էր: «Ի վերջո, ես ցանկանում եմ վերահսկել իմ գործընթացներն ու աշխատանքային հոսքերը և դրանք ներդնել մեր ERP համակարգում, որպեսզի ես ժամանակից շուտ իմանամ, թե որ բաղադրիչները պետք է արտադրեմ, ինչ մարդկանց: անհրաժեշտ է և ինչ նյութեր պատվիրել: Զարգանում է թվային ավտոմատացումը»։
Բարի գալուստ առցանց SourceBook, որը համապատասխանում է SourceBook Composites Industry գնորդների ուղեցույցի CompositesWorld-ի տարեկան տպագիր հրատարակությանը:
Spirit AeroSystems-ը իրականացնում է Airbus խելացի ձևավորում A350 կենտրոնական ֆյուզելաժի և առջևի սպարների համար Քինգսթոնում, NC
Տեղադրման ժամանակը` մայիս-20-2022
