來源: 碳纖維研習(xí)社
增材制造(AM)技術(shù)被認(rèn)為是一種可靠,、創(chuàng)新的制造工藝,它通過逐層沉積的方式直接從計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)(CAD)模型制造三維組件,。這種方法能夠生產(chǎn)出近凈成形的零件和復(fù)雜幾何形狀,,同時(shí)也能制造出使用傳統(tǒng)方法無法制造的定制化單塊、雙金屬或多材料組件,。AM技術(shù)的其他優(yōu)勢(shì)包括降低模具成本,、減少廢料、縮短制造周期,、提高組件質(zhì)量,、更大的靈活性、更高的冷卻速率,、更好的機(jī)械性能、熱穩(wěn)定性以及對(duì)環(huán)境影響較小,。
連續(xù)纖維增強(qiáng)聚合物復(fù)合材料(CFRP)由于其輕質(zhì),、高比強(qiáng)度和模量,與傳統(tǒng)金屬和合金相比,,在汽車,、航空和航天領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。增材制造技術(shù)的發(fā)展為設(shè)計(jì)和制造高性能,、低成本的復(fù)雜復(fù)合結(jié)構(gòu)提供了新的可能,。
在制造CFRP時(shí),AM過程的不穩(wěn)定性可能導(dǎo)致制造出的零件出現(xiàn)尺寸不準(zhǔn)確和機(jī)械性能差等問題,。這些問題可能源于纖維與樹脂之間的粘接,、局部缺陷分布(如纖維束的磨損和錯(cuò)位)以及溫度分布。因此,,發(fā)展原位監(jiān)測和自適應(yīng)控制系統(tǒng)對(duì)于未來的AM過程至關(guān)重要,。
為了確保制造部件的準(zhǔn)確性和提高其質(zhì)量,西北工業(yè)大學(xué)無人系統(tǒng)研究所,、西北工業(yè)大學(xué)國家 IJR 航空設(shè)計(jì)與增材制造中心和西北工業(yè)大學(xué)金屬增材制造與創(chuàng)新設(shè)計(jì)工信部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的研究人員,,提出了一種基于多傳感器融合的在線監(jiān)測和自適應(yīng)控制方法。
方法通過預(yù)測和調(diào)整AM過程中的CFRP工藝參數(shù),,利用力傳感器,、視覺相機(jī)和熱相機(jī)來獲取制造過程中的多重信號(hào),實(shí)現(xiàn)自主感知,、認(rèn)知和決策,。通過建立局部缺陷與多傳感特征之間的定量關(guān)系,,指導(dǎo)閉環(huán)調(diào)整的決策制定,。此外,還構(gòu)建了經(jīng)驗(yàn)代理模型,預(yù)測纖維束錯(cuò)位與輸入?yún)?shù)之間的關(guān)系,,并選擇溫度差和接觸力作為控制特征。
研究方法:
使用力傳感器,、視覺相機(jī)和熱相機(jī)來獲取制造過程中的多重信號(hào),,實(shí)現(xiàn)自主感知、認(rèn)知和決策,。
建立了局部缺陷與多傳感特征之間的定量關(guān)系,,以指導(dǎo)閉環(huán)調(diào)整的決策制定。
構(gòu)建了經(jīng)驗(yàn)代理模型,,預(yù)測纖維束的錯(cuò)位與輸入?yún)?shù)之間的關(guān)系,,并選擇溫度差和接觸力作為控制特征。
研究結(jié)果:
提出了一種新的框架,,通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)的知識(shí)庫和多傳感器融合來增強(qiáng)AM過程的穩(wěn)定性和制造部件的質(zhì)量,。
開發(fā)了一個(gè)數(shù)據(jù)-特征-決策多級(jí)融合方法,以實(shí)現(xiàn)過程機(jī)制的識(shí)別,、過程窗口的確定以及為在線反饋控制提供決策標(biāo)準(zhǔn),。
通過對(duì)典型案例研究的評(píng)估,證明了所提出的自適應(yīng)控制系統(tǒng)的可行性和可靠性,,并提高了制造復(fù)合材料結(jié)構(gòu)的質(zhì)量,。
研究結(jié)論
通過多傳感器融合和經(jīng)驗(yàn)代理模型實(shí)現(xiàn)的決策,可以提高CFRP組件通過AM制造的質(zhì)量,。文章還提到了這項(xiàng)工作為自主控制提供了一種新的多傳感器融合策略,,具有極大的潛力來改善各種AM過程的質(zhì)量控制。
研究結(jié)果以《Autonomous intelligent additive manufacturing of continuous fiber-reinforced composites: data-enhanced knowledgebase and multi-sensor fusion》發(fā)表在《Virtual and Physical Prototyping》期刊的第19卷第1期上,,由 Lu Lu, Yongtang Yuan, Yongkang Xie, Shangqin Yuan, Jingwen Song, Han Luo, Yamin Li, Jihong Zhu 和 Weihong Zhang 共同撰寫,。
DOI為10.1080/17452759.2024.2412192,發(fā)表時(shí)間為2024年10月16日,。
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(圖1. 基于多傳感AM的CFRP自主智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)-特征-決策多級(jí)融合框架)
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(圖2. 制造過程中工藝參數(shù)的離線和在線閉環(huán)調(diào)整框架)
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(圖3. 采用兩種典型模式來驗(yàn)證閉環(huán)控制框架的有效性,。(a)曲線模式。(b)曲線模式的連續(xù)刀具路徑,。(c)小型無人機(jī)框架,。(d)無人機(jī)框架的連續(xù)路徑和打印速度映射。采用兩種典型模式來驗(yàn)證閉環(huán)控制框架的有效性,。(a)曲線模式,。(b)曲線模式的連續(xù)刀具路徑。(c)小型無人機(jī)框架,。(d)無人機(jī)框架的連續(xù)路徑和打印速度映射)
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(圖8. (a) 工藝參數(shù),、轉(zhuǎn)角和LoM之間關(guān)系的典型路徑,;(b) AM 制造的 CFRP 的圖案(V:6 毫米/秒;T:215°C,;L:0.60 毫米,;E:11 毫米/秒))
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(圖15. 在線反饋控制系統(tǒng)示意圖)
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(圖17. 小型無人機(jī)框架的在線參數(shù)預(yù)測和閉環(huán)反饋。(a)通過監(jiān)測并調(diào)整打印速度,。(b)通過監(jiān)測ΔT值和調(diào)整局部層厚度,,快速消除層內(nèi)CFRP復(fù)合材料的磨損)
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