Dalam upaya mencapai keberlanjutan, sensor mengurangi waktu siklus, penggunaan energi dan limbah, mengotomatiskan kontrol proses loop tertutup dan meningkatkan pengetahuan, membuka kemungkinan baru untuk manufaktur dan struktur cerdas.#sensors #sustainability #SHM
Sensor di sebelah kiri (atas ke bawah): fluks panas (TFX), dielektrik dalam cetakan (Lambient), ultrasonik (University of Augsburg), dielektrik sekali pakai (Synthesites) dan antara sen dan termokopel Microwire (AvPro).Grafik (atas, searah jarum jam): Konstanta dielektrik kolo (CP) versus viskositas ionik kolo (CIV), ketahanan resin versus waktu (Synthesites) dan model digital bentuk awal yang ditanamkan kaprolaktam menggunakan sensor elektromagnetik (proyek CosiMo, DLR ZLP, Universitas Augsburg).
Ketika industri global terus bangkit dari pandemi COVID-19, industri global telah beralih untuk memprioritaskan keberlanjutan, yang memerlukan pengurangan limbah dan konsumsi sumber daya (seperti energi, air, dan material). Oleh karena itu, sektor manufaktur harus menjadi lebih efisien dan cerdas. .Tetapi ini memerlukan informasi.Untuk komposit, dari mana data ini berasal?
Seperti yang dijelaskan dalam seri artikel CW 2020 Composites 4.0, mendefinisikan pengukuran yang diperlukan untuk meningkatkan kualitas komponen dan produksi, serta sensor yang diperlukan untuk mencapai pengukuran tersebut, adalah langkah pertama dalam manufaktur cerdas. Selama tahun 2020 dan 2021, CW melaporkan tentang sensor—dielektrik sensor, sensor fluks panas, sensor serat optik, dan sensor non-kontak yang menggunakan gelombang ultrasonik dan elektromagnetik—serta proyek yang menunjukkan kemampuannya (lihat kumpulan konten sensor online CW). Artikel ini dibuat berdasarkan laporan ini dengan membahas sensor yang digunakan dalam komposit material, manfaat dan tantangan yang dijanjikan, serta lanskap teknologi yang sedang dikembangkan. Khususnya, perusahaan-perusahaan yang muncul sebagai pemimpin di industri komposit sudah mengeksplorasi dan menavigasi bidang ini.
Jaringan sensor di CosiMo Jaringan 74 sensor – 57 di antaranya adalah sensor ultrasonik yang dikembangkan di Universitas Augsburg (ditampilkan di sebelah kanan, titik biru muda di bagian atas dan bawah cetakan) – digunakan untuk demonstran Tutup untuk T-RTM mencetak proyek CosiMo untuk baterai komposit termoplastik. Kredit gambar: Proyek CosiMo, DLR ZLP Augsburg, Universitas Augsburg
Sasaran #1: Menghemat uang. Blog CW bulan Desember 2021, “Sensor Ultrasonik Khusus untuk Optimasi dan Kontrol Proses Komposit,” menjelaskan pekerjaan di Universitas Augsburg (UNA, Augsburg, Jerman) untuk mengembangkan jaringan 74 sensor yang Untuk CosiMo proyek untuk memproduksi demonstrator penutup baterai EV (bahan komposit dalam transportasi pintar). Bagian tersebut dibuat menggunakan cetakan transfer resin termoplastik (T-RTM), yang mempolimerisasi monomer kaprolaktam in situ menjadi komposit poliamida 6 (PA6). Markus Sause, Profesor di UNA dan Kepala Jaringan Produksi Kecerdasan Buatan (AI) UNA di Augsburg, menjelaskan mengapa sensor sangat penting: “Keuntungan terbesar yang kami tawarkan adalah visualisasi tentang apa yang terjadi di dalam kotak hitam selama pemrosesan.Saat ini, sebagian besar produsen memiliki sistem terbatas untuk mencapai hal ini.Misalnya, mereka menggunakan sensor yang sangat sederhana atau spesifik saat menggunakan infus resin untuk membuat komponen luar angkasa berukuran besar.Jika proses pemasukannya salah, pada dasarnya Anda hanya mendapat potongan besar.Namun jika Anda memiliki solusi solusi untuk memahami apa yang salah dalam proses produksi dan alasannya, Anda dapat memperbaikinya dan memperbaikinya, sehingga menghemat banyak uang.”
Termokopel adalah contoh “sensor sederhana atau spesifik” yang telah digunakan selama beberapa dekade untuk memantau suhu laminasi komposit selama proses pengawetan autoklaf atau oven. Termokopel bahkan digunakan untuk mengontrol suhu dalam oven atau selimut pemanas untuk mengeringkan tambalan perbaikan komposit menggunakan pengikat termal. Produsen resin menggunakan berbagai sensor di laboratorium untuk memantau perubahan viskositas resin seiring waktu dan suhu untuk mengembangkan formulasi pengawet. Namun, yang muncul adalah jaringan sensor yang dapat memvisualisasikan dan mengontrol proses produksi di tempat berdasarkan beberapa parameter (misalnya suhu dan tekanan) dan keadaan material (misalnya viskositas, agregasi, kristalisasi).
Misalnya, sensor ultrasonik yang dikembangkan untuk proyek CosiMo menggunakan prinsip yang sama dengan inspeksi ultrasonik, yang telah menjadi andalan pengujian non-destruktif (NDI) pada komponen komposit jadi. Petros Karapapas, Insinyur Utama di Meggitt (Loughborough, Inggris), mengatakan: “Tujuan kami adalah meminimalkan waktu dan tenaga kerja yang diperlukan untuk pemeriksaan pasca produksi komponen masa depan seiring kita beralih ke manufaktur digital.”Kolaborasi Materials Center (NCC, Bristol, UK) untuk mendemonstrasikan pemantauan cincin Solvay (Alpharetta, GA, USA) EP 2400 selama RTM menggunakan sensor dielektrik linier yang dikembangkan di Cranfield University (Cranfield, UK) Aliran dan pengawetan oksiresin untuk a Cangkang komposit dengan panjang 1,3 m, lebar 0,8 m, dan kedalaman 0,4 m untuk penukar panas mesin pesawat komersial. “Saat kami melihat cara membuat rakitan yang lebih besar dengan produktivitas lebih tinggi, kami tidak mampu melakukan semua inspeksi pasca-pemrosesan tradisional dan pengujian pada setiap bagian,” kata Karapapas. “Saat ini, kami membuat panel pengujian di samping bagian RTM ini dan kemudian melakukan pengujian mekanis untuk memvalidasi siklus penyembuhan.Namun dengan sensor ini, hal itu tidak perlu dilakukan.”
Collo Probe direndam dalam wadah pencampur cat (lingkaran hijau di bagian atas) untuk mendeteksi kapan pencampuran selesai, sehingga menghemat waktu dan energi.Kredit gambar: ColloidTek Oy
“Tujuan kami bukan untuk menjadi perangkat laboratorium lain, tetapi untuk fokus pada sistem produksi,” kata Matti Järveläinen, CEO dan pendiri ColloidTek Oy (Kolo, Tampere, Finlandia). Blog CW Januari 2022 “Fingerprint Liquids for Composites” mengeksplorasi Collo's kombinasi sensor medan elektromagnetik (EMF), pemrosesan sinyal, dan analisis data untuk mengukur “sidik jari” cairan apa pun seperti monomer, resin, atau perekat. “Apa yang kami tawarkan adalah teknologi baru yang memberikan umpan balik langsung secara real-time, sehingga Anda dapat lebih memahami bagaimana proses Anda sebenarnya bekerja dan bereaksi ketika terjadi kesalahan,” kata Järveläinen. “Sensor kami mengubah data real-time menjadi kuantitas fisik yang dapat dimengerti dan dapat ditindaklanjuti, seperti viskositas reologi, sehingga memungkinkan optimalisasi proses.Misalnya, Anda dapat mempersingkat waktu pencampuran karena Anda dapat melihat dengan jelas kapan pencampuran selesai.Oleh karena itu, dengan Anda dapat meningkatkan produktivitas, menghemat energi, dan mengurangi sisa dibandingkan dengan pemrosesan yang kurang optimal.”
Sasaran #2: Meningkatkan pengetahuan dan visualisasi proses. Untuk proses seperti agregasi, Järveläinen mengatakan, “Anda tidak melihat banyak informasi hanya dari cuplikan.Anda baru saja mengambil sampel dan pergi ke laboratorium dan melihat seperti apa beberapa menit atau jam yang lalu.Ibarat berkendara di jalan raya, setiap jam buka mata sebentar dan coba prediksi kemana arah jalan tersebut.”Sause setuju, mencatat bahwa jaringan sensor yang dikembangkan di CosiMo “membantu kita mendapatkan gambaran lengkap tentang proses dan perilaku material.Kita dapat melihat efek lokal dalam proses tersebut, sebagai respons terhadap Variasi ketebalan bagian atau material terintegrasi seperti inti busa.Apa yang kami coba lakukan adalah memberikan informasi tentang apa yang sebenarnya terjadi di dalam cetakan.Hal ini memungkinkan kami untuk menentukan berbagai informasi seperti bentuk aliran depan, kedatangan setiap bagian waktu, dan tingkat agregasi di setiap lokasi sensor.”
Collo bekerja sama dengan produsen perekat epoksi, cat, dan bahkan bir untuk membuat profil proses untuk setiap batch yang diproduksi. Kini setiap produsen dapat melihat dinamika proses mereka dan menetapkan parameter yang lebih optimal, dengan peringatan untuk melakukan intervensi ketika batch di luar spesifikasi. Hal ini membantu menstabilkan dan meningkatkan kualitas.
Video aliran depan di bagian CosiMo (pintu masuk injeksi adalah titik putih di tengah) sebagai fungsi waktu, berdasarkan data pengukuran dari jaringan sensor dalam cetakan. Kredit gambar: Proyek CosiMo, DLR ZLP Augsburg, Universitas Augsburg
“Saya ingin tahu apa yang terjadi selama pembuatan komponen, bukan membuka kotaknya dan melihat apa yang terjadi setelahnya,” kata Karapapas dari Meggitt. “Produk yang kami kembangkan menggunakan sensor dielektrik Cranfield memungkinkan kami melihat proses di tempat, dan kami juga dapat untuk memverifikasi proses pengawetan resin.”Menggunakan keenam jenis sensor yang dijelaskan di bawah (bukan daftar lengkap, hanya pilihan kecil, pemasok juga), dapat memantau proses pengawetan/polimerisasi dan aliran resin. Beberapa sensor memiliki kemampuan tambahan, dan jenis sensor gabungan dapat memperluas kemungkinan pelacakan dan visualisasi. selama pencetakan komposit. Hal ini ditunjukkan selama CosiMo, yang menggunakan sensor dalam mode ultrasonik, dielektrik, dan piezoresistif untuk pengukuran suhu dan tekanan oleh Kistler (Winterthur, Swiss).
Sasaran #3: Mengurangi waktu siklus. Sensor Collo dapat mengukur keseragaman epoksi dua bagian yang cepat kering saat bagian A dan B dicampur dan disuntikkan selama RTM dan di setiap lokasi dalam cetakan tempat sensor tersebut ditempatkan. Hal ini dapat membantu mengaktifkan resin pengerasan yang lebih cepat untuk aplikasi seperti Urban Air Mobility (UAM), yang akan memberikan siklus pengerasan yang lebih cepat dibandingkan dengan epoksi satu bagian seperti RTM6.
Sensor Collo juga dapat memantau dan memvisualisasikan epoksi yang sedang dihilangkan gasnya, disuntikkan, dan diawetkan, dan kapan setiap proses selesai. Menyelesaikan proses pengawetan dan proses lainnya berdasarkan kondisi sebenarnya dari material yang sedang diproses (versus resep waktu dan suhu tradisional) disebut manajemen status material (MSM).Perusahaan seperti AvPro (Norman, Oklahoma, AS) telah menerapkan MSM selama beberapa dekade untuk melacak perubahan bahan dan proses bagian sambil mengejar target spesifik untuk suhu transisi gelas (Tg), viskositas, polimerisasi dan/atau kristalisasi .Misalnya, jaringan sensor dan analisis digital di CosiMo digunakan untuk menentukan waktu minimum yang diperlukan untuk memanaskan mesin press dan cetakan RTM dan menemukan bahwa 96% polimerisasi maksimum dicapai dalam 4,5 menit.
Pemasok sensor dielektrik seperti Lambient Technologies (Cambridge, MA, USA), Netzsch (Selb, Jerman) dan Synthesites (Uccle, Belgia) juga telah menunjukkan kemampuan mereka untuk mengurangi waktu siklus. Proyek penelitian dan pengembangan Synthesites dengan produsen komposit Hutchinson (Paris, Perancis ) dan Bombardier Belfast (sekarang Spirit AeroSystems (Belfast, Irlandia)) melaporkan bahwa berdasarkan pengukuran ketahanan dan suhu resin secara real-time, melalui unit akuisisi data Optimold dan Perangkat Lunak Optiview mengkonversi ke perkiraan viskositas dan Tg. “Produsen dapat melihat Tg secara real-time, sehingga mereka dapat memutuskan kapan harus menghentikan siklus proses curing,” jelas Nikos Pantelelis, Direktur Synthesites. “Mereka tidak perlu menunggu untuk menyelesaikan siklus carryover yang lebih lama dari yang diperlukan.Misalnya, siklus tradisional untuk RTM6 adalah penyembuhan penuh selama 2 jam pada suhu 180°C.Kita telah melihat bahwa waktu ini dapat dipersingkat menjadi 70 menit pada beberapa geometri.Hal ini juga ditunjukkan dalam proyek INNOTOOL 4.0 (lihat “Mempercepat RTM dengan Sensor Fluks Panas”), di mana penggunaan sensor fluks panas memperpendek siklus penyembuhan RTM6 dari 120 menit menjadi 90 menit.
Sasaran #4: Kontrol loop tertutup dari proses adaptif. Untuk proyek CosiMo, tujuan utamanya adalah mengotomatiskan kontrol loop tertutup selama produksi komponen komposit. Ini juga merupakan tujuan proyek ZAero dan iComposite 4.0 yang dilaporkan oleh CW di 2020 (pengurangan biaya 30-50%). Perhatikan bahwa ini melibatkan proses yang berbeda – penempatan otomatis prepreg tape (ZAero) dan fiber spray preforming dibandingkan dengan T-RTM bertekanan tinggi di CosiMo untuk RTM dengan epoksi pengawetan cepat (iComposite 4.0).Semua dari proyek-proyek ini menggunakan sensor dengan model dan algoritma digital untuk mensimulasikan proses dan memprediksi hasil dari bagian akhir.
Pengendalian proses dapat dianggap sebagai serangkaian langkah, jelas Sause. Langkah pertama adalah mengintegrasikan sensor dan peralatan proses, katanya, “untuk memvisualisasikan apa yang terjadi di kotak hitam dan parameter yang digunakan.Beberapa langkah lainnya, mungkin setengah dari kontrol loop tertutup, adalah mampu menekan tombol stop untuk melakukan intervensi, Menyetel proses dan mencegah bagian yang ditolak.Sebagai langkah terakhir, Anda dapat mengembangkan kembaran digital, yang dapat diotomatisasi, namun juga memerlukan investasi dalam metode pembelajaran mesin.”Di CosiMo, investasi ini memungkinkan sensor memasukkan data ke dalam kembaran digital, Analisis tepi (perhitungan yang dilakukan di tepi jalur produksi versus penghitungan dari penyimpanan data pusat) kemudian digunakan untuk memprediksi dinamika aliran depan, kandungan volume serat per bentuk awal tekstil. dan potensi titik kering. “Idealnya, Anda dapat menetapkan pengaturan untuk mengaktifkan kontrol loop tertutup dan penyetelan dalam prosesnya,” kata Sause. “Ini akan mencakup parameter seperti tekanan injeksi, tekanan cetakan, dan suhu.Anda juga dapat menggunakan informasi ini untuk mengoptimalkan materi Anda.”
Dalam melakukan hal ini, perusahaan menggunakan sensor untuk mengotomatisasi proses. Misalnya, Synthesites bekerja sama dengan pelanggannya untuk mengintegrasikan sensor dengan peralatan untuk menutup saluran masuk resin saat infus selesai, atau menyalakan alat pemanas saat target penyembuhan tercapai.
Järveläinen mencatat bahwa untuk menentukan sensor mana yang terbaik untuk setiap kasus penggunaan, “Anda perlu memahami perubahan apa dalam material dan proses yang ingin Anda pantau, dan kemudian Anda harus memiliki alat analisa.”Penganalisis memperoleh data yang dikumpulkan oleh interogator atau unit akuisisi data.data mentah dan mengubahnya menjadi informasi yang dapat digunakan oleh produsen. “Anda sebenarnya melihat banyak perusahaan mengintegrasikan sensor, tapi kemudian mereka tidak melakukan apa pun dengan data tersebut,” kata Sause. Yang dibutuhkan, jelasnya, adalah “sebuah sistem akuisisi data, serta arsitektur penyimpanan data untuk dapat memproses data.”
“Pengguna akhir tidak hanya ingin melihat data mentah,” kata Järveläinen.”Mereka ingin tahu, 'Apakah prosesnya dioptimalkan?'” Kapan langkah selanjutnya dapat diambil?”Untuk melakukan ini, Anda perlu menggabungkan beberapa sensor untuk analisis, lalu gunakan pembelajaran mesin untuk mempercepat prosesnya.”Pendekatan analisis tepi dan pembelajaran mesin yang digunakan oleh tim Collo dan CosiMo dapat dicapai melalui peta viskositas, model numerik bagian depan aliran resin, dan kemampuan untuk mengontrol parameter proses dan mesin divisualisasikan.
Optimold adalah penganalisis yang dikembangkan oleh Synthesites untuk sensor dielektriknya. Dikendalikan oleh perangkat lunak Optiview Synthesites, unit Optimold menggunakan pengukuran suhu dan ketahanan resin untuk menghitung dan menampilkan grafik waktu nyata untuk memantau status resin termasuk rasio campuran, penuaan kimia, viskositas, Tg unit terpisah Optiflow digunakan untuk pemantauan aliran. Synthesites juga telah mengembangkan simulator curing yang tidak memerlukan sensor curing di cetakan atau bagiannya, melainkan menggunakan sensor curing. sensor suhu dan sampel resin/prepreg di unit penganalisis ini. “Kami menggunakan metode canggih untuk infus dan pengawetan perekat untuk produksi bilah turbin angin,” kata Nikos Pantelelis, Direktur Synthesites.
Sistem kontrol proses sintesis mengintegrasikan sensor, unit akuisisi data Optiflow dan/atau Optimold, dan perangkat lunak OptiView dan/atau Status Resin Online (ORS). Kredit gambar: Synthesites, diedit oleh The CW
Oleh karena itu, sebagian besar pemasok sensor telah mengembangkan penganalisis mereka sendiri, beberapa menggunakan pembelajaran mesin dan beberapa tidak. Namun produsen komposit juga dapat mengembangkan sistem khusus mereka sendiri atau membeli instrumen siap pakai dan memodifikasinya untuk memenuhi kebutuhan spesifik. Namun, kemampuan penganalisis masih terbatas. hanya satu faktor yang perlu dipertimbangkan. Masih banyak faktor lainnya.
Kontak juga merupakan pertimbangan penting ketika memilih sensor mana yang akan digunakan. Sensor mungkin perlu bersentuhan dengan material, interogator, atau keduanya. Misalnya, sensor fluks panas dan ultrasonik dapat dimasukkan ke dalam cetakan RTM berukuran 1-20mm dari permukaan – pemantauan akurat tidak memerlukan kontak dengan bahan dalam cetakan. Sensor ultrasonik juga dapat menginterogasi bagian pada kedalaman yang berbeda tergantung pada frekuensi yang digunakan. Sensor elektromagnetik Collo juga dapat membaca kedalaman cairan atau bagian – 2-10 cm, tergantung berdasarkan frekuensi interogasi – dan melalui wadah atau alat non-logam yang bersentuhan dengan resin.
Namun, kabel mikro magnetik (lihat “Pemantauan suhu dan tekanan di dalam komposit secara non-kontak”) saat ini merupakan satu-satunya sensor yang mampu menginterogasi komposit pada jarak 10 cm. Hal ini karena kabel ini menggunakan induksi elektromagnetik untuk memperoleh respons dari sensor, yang mana tertanam dalam material komposit.Sensor kawat mikro ThermoPulse AvPro, yang tertanam dalam lapisan ikatan perekat, telah diinterogasi melalui laminasi serat karbon setebal 25mm untuk mengukur suhu selama proses pengikatan.Karena kawat mikro memiliki diameter berbulu 3-70 mikron, mereka tidak mempengaruhi kinerja komposit atau garis ikatan. Pada diameter yang sedikit lebih besar yaitu 100-200 mikron, sensor serat optik juga dapat ditanam tanpa menurunkan sifat struktural. Namun, karena menggunakan cahaya untuk mengukur, sensor serat optik harus memiliki sambungan kabel ke interogator.Demikian pula, karena sensor dielektrik menggunakan tegangan untuk mengukur sifat resin, sensor tersebut juga harus dihubungkan ke interogator, dan sebagian besar juga harus bersentuhan dengan resin yang dipantau.
Sensor Collo Probe (atas) dapat direndam dalam cairan, sedangkan Collo Plate (bawah) dipasang di dinding bejana/bejana pencampur atau pipa proses/jalur pengumpan.Kredit gambar: ColloidTek Oy
Kemampuan suhu sensor juga merupakan pertimbangan penting lainnya. Misalnya, sebagian besar sensor ultrasonik yang tersedia biasanya beroperasi pada suhu hingga 150°C, namun bagian-bagian di CosiMo perlu dibentuk pada suhu di atas 200°C. Oleh karena itu, UNA harus merancang sensor ultrasonik dengan kemampuan ini. Sensor dielektrik sekali pakai Lambient dapat digunakan pada permukaan bagian hingga 350°C, dan sensor dalam cetakan yang dapat digunakan kembali dapat digunakan hingga 250°C. RVmagnetics (Kosice, Slovakia) telah dikembangkan sensor kawat mikronya untuk material komposit yang tahan terhadap proses pengawetan pada suhu 500°C. Meskipun teknologi sensor Collo sendiri tidak memiliki batas suhu teoretis, pelindung kaca tempered untuk Pelat Collo dan wadah polietereterketon (PEEK) baru untuk Probe Collo keduanya telah diuji untuk tugas berkelanjutan pada suhu 150°C, menurut Järveläinen. Sementara itu, PhotonFirst (Alkmaar, Belanda) menggunakan lapisan polimida untuk menghasilkan suhu pengoperasian 350°C untuk sensor serat optiknya untuk proyek SuCoHS, demi keberlanjutan dan biaya- komposit suhu tinggi yang efektif.
Faktor lain yang perlu dipertimbangkan, terutama untuk pemasangan, adalah apakah sensor mengukur pada satu titik atau merupakan sensor linier dengan beberapa titik penginderaan. Misalnya, sensor serat optik Com&Sens (Eke, Belgia) dapat memiliki panjang hingga 100 meter dan memiliki fitur lebih tinggi. hingga 40 titik penginderaan fiber Bragg grating (FBG) dengan jarak minimal 1 cm. Sensor ini telah digunakan untuk pemantauan kesehatan struktural (SHM) jembatan komposit sepanjang 66 meter dan pemantauan aliran resin selama infus dek jembatan besar. sensor titik individu untuk proyek semacam itu akan memerlukan sejumlah besar sensor dan banyak waktu pemasangan. NCC dan Cranfield University mengklaim keunggulan serupa untuk sensor dielektrik linier mereka. Dibandingkan dengan sensor dielektrik titik tunggal yang ditawarkan oleh Lambient, Netzsch, dan Synthesites, “ Dengan sensor linier kami, kami dapat memantau aliran resin secara terus menerus di sepanjang aliran resin, yang secara signifikan mengurangi jumlah sensor yang diperlukan pada komponen atau alat.”
AFP NLR untuk Sensor Serat Optik Unit khusus diintegrasikan ke dalam saluran ke-8 kepala AFP Coriolis untuk menempatkan empat susunan sensor serat optik ke dalam panel uji komposit yang diperkuat serat karbon bersuhu tinggi. Kredit gambar: Proyek SuCoHS, NLR
Sensor linier juga membantu mengotomatisasi instalasi. Dalam proyek SuCoHS, Royal NLR (Dutch Aerospace Centre, Marknesse) mengembangkan unit khusus yang terintegrasi ke dalam saluran ke-8 Automated Fiber Placement (AFP) kepala Coriolis Composites (Queven, Prancis) untuk menyematkan Empat susunan ( jalur serat optik terpisah), masing-masing dengan 5 hingga 6 sensor FBG (PhotonFirst menawarkan total 23 sensor), pada panel uji serat karbon. RVmagnetics telah menempatkan sensor kawat mikronya pada tulangan GFRP pultruded.”Kabelnya terputus-putus [1-4 cm panjang untuk sebagian besar kabel mikro komposit], tetapi secara otomatis ditempatkan terus menerus saat rebar diproduksi,” kata Ratislav Varga, salah satu pendiri RVmagnetics.“Anda memiliki kabel mikro dengan kabel mikro sepanjang 1 km.gulungan filamen dan memasukkannya ke fasilitas produksi rebar tanpa mengubah cara pembuatan rebar.”Sementara itu, Com&Sens sedang mengerjakan teknologi otomatis untuk menanamkan sensor serat optik selama proses penggulungan filamen di bejana bertekanan.
Karena kemampuannya menghantarkan listrik, serat karbon dapat menyebabkan masalah pada sensor dielektrik. Sensor dielektrik menggunakan dua elektroda yang ditempatkan berdekatan satu sama lain. “Jika serat menjembatani elektroda, sensor akan mengalami arus pendek,” jelas pendiri Lambient, Huan Lee. Dalam hal ini, gunakan filter. “Filter memungkinkan resin melewati sensor, namun mengisolasinya dari serat karbon.”Sensor dielektrik linier yang dikembangkan oleh Cranfield University dan NCC menggunakan pendekatan berbeda, termasuk dua pasang kabel tembaga yang dipilin. Ketika tegangan diterapkan, medan elektromagnetik dibuat di antara kabel, yang digunakan untuk mengukur impedansi resin. Kabel dilapisi dengan polimer isolasi yang tidak mempengaruhi medan listrik, namun mencegah serat karbon mengalami korslet.
Tentu saja, biaya juga menjadi masalah.Com&Sens menyatakan bahwa biaya rata-rata per titik penginderaan FBG adalah 50-125 euro, yang mungkin turun menjadi sekitar 25-35 euro jika digunakan dalam jumlah banyak (misalnya, untuk 100.000 bejana tekan).(Ini adalah hanya sebagian kecil dari kapasitas produksi bejana tekan komposit saat ini dan yang diproyeksikan, lihat artikel CW tahun 2021 tentang hidrogen.) Karapapas dari Meggitt mengatakan dia telah menerima tawaran untuk jalur serat optik dengan sensor FBG dengan rata-rata £250/sensor (≈300€/sensor), interogatornya bernilai sekitar £10,000 (€12,000).”Sensor dielektrik linier yang kami uji lebih seperti kawat berlapis yang dapat Anda beli,” tambahnya. “Interogator yang kami gunakan,” tambah Alex Skordos, pembaca ( peneliti senior) dalam Ilmu Proses Komposit di Cranfield University, “adalah penganalisis impedansi, yang sangat akurat dan berharga setidaknya £30,000 [≈ €36,000], Namun NCC menggunakan interogator yang jauh lebih sederhana yang pada dasarnya terdiri dari interogator siap pakai modul dari perusahaan komersial Advise Deta [Bedford, UK].”Synthesites menawarkan €1.190 untuk sensor dalam cetakan dan €20 untuk sensor sekali pakai/bagian. Dalam EUR, Optiflow ditawarkan dengan harga EUR 3.900 dan Optimold seharga EUR 7.200, dengan peningkatan diskon untuk beberapa unit penganalisis. Harga ini sudah termasuk perangkat lunak Optiview dan perangkat lunak apa pun dukungan yang diperlukan, kata Pantelelis, seraya menambahkan bahwa produsen bilah angin menghemat 1,5 jam per siklus, menambah bilah bilah per baris per bulan, dan mengurangi penggunaan energi sebesar 20 persen, dengan laba atas investasi hanya selama empat bulan.
Perusahaan yang menggunakan sensor akan mendapatkan keuntungan seiring berkembangnya manufaktur digital komposit 4.0. Misalnya, kata Grégoire Beauduin, Direktur Pengembangan Bisnis di Com&Sens, “Ketika produsen bejana tekan mencoba mengurangi berat, penggunaan material, dan biaya, mereka dapat menggunakan sensor kami untuk membenarkan desain mereka dan memantau produksi saat mencapai tingkat yang diperlukan pada tahun 2030. Sensor yang sama yang digunakan untuk menilai tingkat regangan dalam lapisan selama penggulungan dan pengawetan filamen juga dapat memantau integritas tangki selama ribuan siklus pengisian bahan bakar, memprediksi pemeliharaan yang diperlukan, dan melakukan sertifikasi ulang pada akhir desain kehidupan.Kami dapat menyediakan kumpulan data kembar digital untuk setiap bejana tekan komposit yang diproduksi, dan solusinya juga sedang dikembangkan untuk satelit.”
Mengaktifkan kembaran dan benang digital Com&Sens bekerja sama dengan produsen komposit untuk menggunakan sensor serat optiknya guna mengaktifkan aliran data digital melalui desain, produksi, dan layanan (kanan) untuk mendukung kartu ID digital yang mendukung kembaran digital dari setiap bagian (kiri) yang dibuat. Kredit gambar: Com&Sens dan Gambar 1, “Rekayasa dengan Benang Digital” oleh V. Singh, K. Wilcox.
Dengan demikian, data sensor mendukung kembaran digital, serta rangkaian digital yang mencakup desain, produksi, operasi layanan, dan keusangan. Ketika dianalisis menggunakan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, data ini dimasukkan kembali ke dalam desain dan pemrosesan, sehingga meningkatkan kinerja dan keberlanjutan.Ini juga telah mengubah cara rantai pasokan bekerja sama. Misalnya, produsen perekat Kiilto (Tampere, Finlandia) menggunakan sensor Collo untuk membantu pelanggannya mengontrol rasio komponen A, B, dll. dalam peralatan pencampur perekat multi-komponen mereka.”Kiilto kini dapat menyesuaikan komposisi perekatnya untuk pelanggan individual,” kata Järveläinen, “namun hal ini juga memungkinkan Kiilto memahami bagaimana resin berinteraksi dalam proses pelanggan, dan bagaimana pelanggan berinteraksi dengan produk mereka, yang mengubah cara pasokan dibuat.Rantai dapat bekerja sama.”
OPTO-Light menggunakan sensor Kistler, Netzsch, dan Synthesites untuk memantau proses pengawetan komponen CFRP epoksi cetakan berlebih termoplastik. Kredit gambar: AZL
Sensor juga mendukung kombinasi material dan proses baru yang inovatif. Dijelaskan dalam artikel CW tahun 2019 tentang proyek OPTO-Light (lihat “Termoplastik Overmolding Termoplastik, Siklus 2 Menit, Satu Baterai”), AZL Aachen (Aachen, Jerman) menggunakan dua langkah proses untuk mengompresi satu prepreg serat karbon/epoksi To (UD) secara horizontal, kemudian dicetak berlebih dengan 30% serat kaca pendek yang diperkuat PA6. Kuncinya adalah hanya menyembuhkan sebagian prepreg sehingga reaktivitas yang tersisa dalam epoksi dapat memungkinkan ikatan ke termoplastik .AZL menggunakan penganalisis Epsilon Optimold dan Netzsch DEA288 dengan sensor dielektrik Synthesites dan Netzsch serta sensor dalam cetakan Kistler dan perangkat lunak DataFlow untuk mengoptimalkan pencetakan injeksi.”Anda harus memiliki pemahaman yang mendalam tentang proses pencetakan kompresi prepreg karena Anda harus memastikan bahwa Anda memahami kondisi penyembuhan untuk mencapai hubungan yang baik dengan overmolding termoplastik,” jelas insinyur riset AZL Richard Schares.“Di masa depan, prosesnya mungkin adaptif dan cerdas, rotasi proses dipicu oleh sinyal sensor.”
Namun, ada masalah mendasar, kata Järveläinen, “yaitu kurangnya pemahaman pelanggan tentang cara mengintegrasikan berbagai sensor ini ke dalam proses mereka.Kebanyakan perusahaan tidak memiliki ahli sensor.”Saat ini, jalan ke depan mengharuskan produsen sensor dan pelanggan bertukar informasi bolak-balik. Organisasi seperti AZL, DLR (Augsburg, Jerman) dan NCC sedang mengembangkan keahlian multi-sensor. Sause mengatakan ada kelompok di dalam UNA, serta spin-off perusahaan yang menawarkan integrasi sensor dan layanan kembaran digital. Dia menambahkan bahwa jaringan produksi Augsburg AI telah menyewa fasilitas seluas 7.000 meter persegi untuk tujuan ini, “memperluas cetak biru pengembangan CosiMo ke cakupan yang sangat luas, termasuk sel otomasi yang terhubung, di mana mitra industri dapat Menempatkan mesin, menjalankan proyek, dan mempelajari cara mengintegrasikan solusi AI baru.”
Carapappas mengatakan bahwa demonstrasi sensor dielektrik Meggitt di NCC hanyalah langkah pertama dalam hal itu. “Pada akhirnya, saya ingin memantau proses dan alur kerja saya dan memasukkannya ke dalam sistem ERP kami sehingga saya tahu sebelumnya komponen mana yang akan diproduksi, orang mana yang saya kebutuhan dan bahan apa yang harus dipesan.Otomatisasi digital berkembang.”
Selamat datang di SourceBook online, yang sesuai dengan edisi cetak tahunan SourceBook Composites Industry Buyer's Guide edisi cetak CompositesWorld.
Spirit AeroSystems Mengimplementasikan Airbus Smart Design untuk Badan Pesawat Pusat A350 dan Spar Depan di Kingston, NC
Waktu posting: 20 Mei-2022
