지속 가능성을 추구하면서 센서는 주기 시간, 에너지 사용 및 낭비를 줄이고 폐쇄 루프 공정 제어를 자동화하며 지식을 늘려 스마트 제조 및 구조에 대한 새로운 가능성을 열어줍니다.#sensors #sustainability #SHM
왼쪽 센서(위에서 아래로): 열유속(TFX), 인몰드 유전체(Lambient), 초음파(아우크스부르크 대학교), 일회용 유전체(합성체) 및 페니와 열전대 사이 마이크로와이어(AvPro) 그래프(상단, 시계 방향): 콜로 유전 상수(CP) 대 콜로 이온 점도(CIV), 수지 저항 대 시간(합성물) 및 전자기 센서를 사용한 카프로락탐 주입 프리폼의 디지털 모델(CosiMo 프로젝트, DLR ZLP, 아우크스부르크 대학교).
글로벌 산업이 코로나19 팬데믹에서 계속해서 벗어나면서 폐기물과 자원(예: 에너지, 물, 자재) 소비를 줄여야 하는 지속 가능성을 우선시하는 방향으로 전환했습니다. 결과적으로 제조는 더욱 효율적이고 스마트해져야 합니다. .그러나 이를 위해서는 정보가 필요합니다.복합재의 경우 이 데이터는 어디서 오는 걸까요?
CW의 2020 Composites 4.0 시리즈 기사에 설명된 대로 부품 품질과 생산을 개선하는 데 필요한 측정과 이러한 측정을 달성하는 데 필요한 센서를 정의하는 것이 스마트 제조의 첫 번째 단계입니다. 2020년과 2021년 동안 CW는 센서에 대해 보고했습니다. 센서, 열유속 센서, 광섬유 센서, 초음파 및 전자기파를 사용하는 비접촉 센서와 그 기능을 입증하는 프로젝트(CW의 온라인 센서 콘텐츠 세트 참조). 이 기사는 이 보고서를 기반으로 복합재에 사용되는 센서에 대해 논의합니다. 재료, 약속된 이점과 과제, 개발 중인 기술 환경. 특히 복합재 산업의 선두주자로 떠오르고 있는 기업들은 이미 이 분야를 탐색하고 탐색하고 있습니다.
CosiMo의 센서 네트워크 74개의 센서로 구성된 네트워크(그 중 57개는 아우크스부르크 대학에서 개발된 초음파 센서임(오른쪽에 표시됨, 상단 및 하단 금형 절반에 밝은 파란색 점 표시))가 T-RTM용 뚜껑 시연 장치에 사용됩니다. 열가소성 복합 배터리용 CosiMo 프로젝트 성형. 이미지 제공: CosiMo 프로젝트, DLR ZLP 아우크스부르크, 아우크스부르크 대학교
목표 #1: 비용 절감. CW의 2021년 12월 블로그인 "복합재 공정 최적화 및 제어를 위한 맞춤형 초음파 센서"에서는 CosiMo가 사용할 수 있는 74개 센서 네트워크를 개발하기 위한 아우크스부르크 대학(UNA, 독일 아우크스부르크)의 작업을 설명합니다. EV 배터리 커버 실증기(스마트 교통 복합 재료)를 제조하는 프로젝트입니다. 이 부품은 카프로락탐 단량체를 현장에서 폴리아미드 6(PA6) 복합 재료로 중합하는 열가소성 수지 전사 성형(T-RTM)을 사용하여 제작됩니다. Markus Sause 교수 UNA의 아우크스부르크 인공 지능(AI) 생산 네트워크 책임자인 그는 센서가 왜 그렇게 중요한지 설명합니다. “우리가 제공하는 가장 큰 이점은 처리 중에 블랙박스 내부에서 일어나는 일을 시각화하는 것입니다. 현재 대부분의 제조업체에서는 이를 달성하기 위한 시스템이 제한되어 있습니다. 예를 들어, 대형 항공우주 부품을 만들기 위해 수지 주입을 사용할 때 매우 간단하거나 특정한 센서를 사용합니다. 주입 과정이 잘못되면 기본적으로 큰 조각이 생깁니다. 하지만 생산 과정에서 무엇이 잘못되었는지, 그 이유를 이해할 수 있는 솔루션이 있다면 이를 수정하고 수정하여 많은 비용을 절약할 수 있습니다.”
열전대는 오토클레이브 또는 오븐 경화 중에 복합 라미네이트의 온도를 모니터링하기 위해 수십 년 동안 사용되어 온 "간단하거나 특정 센서"의 예입니다. 열전대는 복합재 수리 패치를 경화하기 위해 오븐이나 가열 담요의 온도를 제어하는 데에도 사용됩니다. 열 접착기. 수지 제조업체는 실험실에서 다양한 센서를 사용하여 시간과 온도에 따른 수지 점도의 변화를 모니터링하여 경화 제제를 개발합니다. 그러나 최근 떠오르는 것은 다음을 기반으로 현장에서 제조 공정을 시각화하고 제어할 수 있는 센서 네트워크입니다. 여러 매개변수(예: 온도 및 압력) 및 재료 상태(예: 점도, 응집, 결정화).
예를 들어, CosiMo 프로젝트를 위해 개발된 초음파 센서는 완성된 복합 부품의 비파괴 검사(NDI)의 주류가 된 초음파 검사와 동일한 원리를 사용합니다.Petros Karapapas, Meggitt(영국 Loughborough)의 수석 엔지니어, "우리의 목표는 디지털 제조로 전환함에 따라 미래 부품의 생산 후 검사에 필요한 시간과 노동력을 최소화하는 것입니다." 크랜필드 대학교(영국 크랜필드)에서 개발된 선형 유전체 센서를 사용하여 RTM 동안 Solvay(미국 조지아주 알파레타) EP 2400 링의 모니터링을 시연하기 위한 재료 센터(NCC, 영국 브리스톨) 협력 길이 1.3m, 폭 0.8m, 깊이 0.4m의 상용 항공기 엔진 열 교환기를 위한 복합 쉘. “더 높은 생산성으로 더 큰 어셈블리를 만드는 방법을 모색하면서 우리는 기존의 모든 후처리 검사와 검사를 수행할 여유가 없었습니다. Karapapas는 “현재 우리는 이러한 RTM 부품 옆에 테스트 패널을 만든 다음 기계 테스트를 수행하여 경화 주기를 검증합니다. 하지만 이 센서를 사용하면 그럴 필요가 없습니다.”
Collo Probe를 페인트 혼합 용기(상단의 녹색 원)에 담가 혼합이 완료된 시기를 감지하여 시간과 에너지를 절약합니다. 이미지 제공: ColloidTek Oy
ColloidTek Oy(핀란드 탐페레, 콜로)의 CEO이자 설립자인 Matti Järveläinen은 "우리의 목표는 또 다른 실험실 장치가 되는 것이 아니라 생산 시스템에 집중하는 것입니다."라고 말합니다. CW 2022년 1월 블로그 "복합재료용 지문 액체"에서는 Collo의 전자기장(EMF) 센서, 신호 처리 및 데이터 분석을 결합하여 모노머, 수지 또는 접착제와 같은 액체의 "지문"을 측정합니다. “우리가 제공하는 것은 실시간으로 직접적인 피드백을 제공하는 새로운 기술입니다. 프로세스가 실제로 어떻게 작동하는지 더 잘 이해하고 문제가 발생하면 반응합니다."라고 Järveläinen은 말합니다. "저희 센서는 실시간 데이터를 유변학적 점도와 같은 이해 가능하고 실행 가능한 물리량으로 변환하여 프로세스 최적화를 가능하게 합니다. 예를 들어, 혼합이 완료되었는지 명확하게 알 수 있으므로 혼합 시간을 단축할 수 있습니다. 따라서 덜 최적화된 처리에 비해 생산성을 높이고 에너지를 절약하며 스크랩을 줄일 수 있습니다.”
목표 #2: 프로세스 지식 및 시각화 향상. 집계와 같은 프로세스의 경우 Järveläinen은 이렇게 말합니다. “스냅샷만으로는 많은 정보를 볼 수 없습니다. 샘플을 채취하여 실험실로 가서 몇 분 또는 몇 시간 전의 상태를 살펴보는 것뿐입니다. 마치 고속도로를 운전하는 것과 같습니다. 매 시간 눈을 뜨고 도로가 어디로 향할지 예측해 보세요.” Sause는 이에 동의하며 CosiMo에서 개발된 센서 네트워크가 “공정과 재료 거동에 대한 완전한 그림을 얻는 데 도움이 됩니다. 부품 두께나 폼 코어와 같은 통합 재료의 변화에 따라 공정에서 국부적인 효과를 확인할 수 있습니다. 우리가 하려는 것은 금형에서 실제로 무슨 일이 일어나고 있는지에 대한 정보를 제공하는 것입니다. 이를 통해 유동 선단의 모양, 각 부품 시간의 도착, 각 센서 위치의 집합 정도와 같은 다양한 정보를 확인할 수 있습니다."
Collo는 에폭시 접착제, 페인트, 심지어 맥주 제조업체와 협력하여 생산된 각 배치에 대한 프로세스 프로필을 생성합니다. 이제 모든 제조업체는 프로세스의 역학을 확인하고 배치가 사양을 벗어날 경우 개입하라는 경고를 통해 더욱 최적화된 매개변수를 설정할 수 있습니다. 이는 도움이 됩니다. 품질을 안정화하고 향상시킵니다.
금형 내 센서 네트워크의 측정 데이터를 기반으로 시간의 함수로 CosiMo 부품(사출 입구는 중앙의 흰색 점)의 유동 선단을 보여주는 동영상입니다. 이미지 출처: CosiMo 프로젝트, DLR ZLP 아우크스부르크 대학교 아우크스부르크
Meggitt의 Karapapas는 "상자를 열고 나중에 무슨 일이 일어나는지 보는 것이 아니라 부품 제조 중에 무슨 일이 일어나는지 알고 싶습니다."라고 말합니다. "Cranfield의 유전체 센서를 사용하여 개발한 제품을 통해 현장 공정을 볼 수 있었고, 또한 수지의 경화를 확인하기 위해.” 아래에 설명된 6가지 유형의 센서(전체 목록은 아니고 소수 선택, 공급업체도 포함)를 모두 사용하면 경화/중합 및 수지 흐름을 모니터링할 수 있습니다. 일부 센서에는 추가 기능이 있으며, 결합된 센서 유형은 추적 및 시각화 가능성을 확장할 수 있습니다. 이는 Kistler(스위스 윈터투어)의 온도 및 압력 측정을 위해 초음파, 유전체 및 압저항 모드 센서를 사용한 CosiMo에서 입증되었습니다.
목표 #3: 주기 시간 단축. Collo 센서는 RTM 중에 부품 A와 B가 혼합되고 주입될 때 그리고 해당 센서가 배치되는 금형의 모든 위치에서 두 부분으로 구성된 속경화 에폭시의 균일성을 측정할 수 있습니다. UAM(Urban Air Mobility)과 같은 응용 분야를 위한 더 빠른 경화 수지로, RTM6과 같은 현재의 단일 부품 에폭시에 비해 더 빠른 경화 주기를 제공합니다.
Collo 센서는 또한 에폭시의 탈기, 주입 및 경화 과정과 각 공정이 완료되는 시기를 모니터링하고 시각화할 수 있습니다. 처리 중인 재료의 실제 상태(기존 시간 및 온도 레시피와 비교)를 기반으로 하는 마무리 경화 및 기타 프로세스를 재료 상태 관리라고 합니다. (MSM). AvPro(미국 오클라호마주 노먼)와 같은 회사는 유리 전이 온도(Tg), 점도, 중합 및/또는에 대한 특정 목표를 추구하면서 부품 재료 및 공정의 변화를 추적하기 위해 수십 년 동안 MSM을 추구해 왔습니다. 예를 들어, CosiMo의 센서 네트워크와 디지털 분석을 사용하여 RTM 프레스 및 성형을 가열하는 데 필요한 최소 시간을 결정했으며 최대 중합의 96%가 4.5분 만에 달성되었음을 확인했습니다.
Lambient Technologies(미국 메사추세츠주 케임브리지), Netzsch(독일 셀브) 및 Synthesites(벨기에 Uccle)와 같은 유전체 센서 공급업체도 사이클 시간을 줄이는 능력을 입증했습니다. 복합재 제조업체 Hutchinson(프랑스 파리)과 Synthesites의 R&D 프로젝트 ) 및 Bombardier Belfast(현 Spirit AeroSystems(아일랜드 벨파스트))는 Optimold 데이터 수집 장치와 Optiview 소프트웨어를 통해 수지 저항 및 온도의 실시간 측정을 기반으로 추정 점도 및 Tg로 변환한다고 보고합니다. “제조업체는 Tg를 볼 수 있습니다. 실시간으로 경화 주기를 중단할 시기를 결정할 수 있습니다.”라고 Synthesites 이사인 Nikos Pantelelis는 설명합니다. “필요보다 긴 이월 주기를 완료하기 위해 기다릴 필요가 없습니다. 예를 들어, RTM6의 전통적인 주기는 180°C에서 2시간 동안 완전 경화되는 것입니다. 일부 기하구조에서는 이 시간이 70분으로 단축될 수 있음을 확인했습니다. 이는 INNOTOOL 4.0 프로젝트("열유속 센서를 사용한 RTM 가속" 참조)에서도 입증되었으며, 여기서 열유속 센서를 사용하면 RTM6 경화 주기가 120분에서 90분으로 단축되었습니다.
목표 #4: 적응형 프로세스의 폐쇄 루프 제어. CosiMo 프로젝트의 궁극적인 목표는 복합 부품 생산 중 폐쇄 루프 제어를 자동화하는 것입니다. 이는 CW가 보고한 ZAero 및 iComposite 4.0 프로젝트의 목표이기도 합니다. 2020(30-50% 비용 절감). 여기에는 프리프레그 테이프의 자동 배치(ZAero) 및 섬유 스프레이 사전 성형과 빠른 경화 에폭시를 사용하는 RTM용 CosiMo의 고압 T-RTM(iComposite 4.0) 등 다양한 프로세스가 포함됩니다.모두 이들 프로젝트 중 일부는 디지털 모델 및 알고리즘이 포함된 센서를 사용하여 프로세스를 시뮬레이션하고 완성된 부품의 결과를 예측합니다.
프로세스 제어는 일련의 단계로 생각할 수 있다고 Sause는 설명했습니다. 첫 번째 단계는 센서와 프로세스 장비를 통합하는 것이며, “블랙박스에서 무슨 일이 일어나고 있는지와 사용할 매개변수를 시각화하는 것입니다. 폐쇄 루프 제어의 절반에 해당하는 다른 몇 단계에서는 중지 버튼을 눌러 개입하고 프로세스를 조정하며 부품 거부를 방지할 수 있습니다. 마지막 단계로 자동화할 수 있지만 기계 학습 방법에 대한 투자가 필요한 디지털 트윈을 개발할 수 있습니다.” CosiMo에서는 이 투자를 통해 센서가 데이터를 디지털 트윈에 공급할 수 있으며, 엣지 분석(생산 라인 가장자리에서 수행된 계산과 중앙 데이터 저장소의 계산 비교)을 사용하여 유동 선단 역학, 섬유 프리폼당 섬유 부피 함량을 예측합니다. Sause는 “이상적으로는 폐쇄 루프 제어 및 공정 조정이 가능하도록 설정을 구성할 수 있습니다. 여기에는 사출 압력, 금형 압력 및 온도와 같은 매개변수가 포함됩니다. 또한 이 정보를 사용하여 재료를 최적화할 수도 있습니다.”
이를 통해 기업에서는 센서를 사용하여 프로세스를 자동화하고 있습니다. 예를 들어 Synthesites는 주입이 완료되면 수지 주입구를 닫거나 목표 경화가 달성되면 열 프레스를 켜기 위해 센서를 장비와 통합하기 위해 고객과 협력하고 있습니다.
Järveläinen은 각 사용 사례에 가장 적합한 센서를 결정하려면 "모니터링하려는 재료 및 프로세스의 변화를 이해해야 하며 그런 다음 분석기를 보유해야 합니다"라고 말합니다. 분석기는 질문기 또는 데이터 수집 장치에서 수집한 데이터를 수집합니다. 원시 데이터를 제조업체가 사용할 수 있는 정보로 변환합니다. 실제로 많은 회사가 센서를 통합하는 것을 볼 수 있지만 그들은 데이터로 아무 작업도 수행하지 않습니다."라고 Sause는 말했습니다. 필요한 것은 "시스템"이라고 그는 설명했습니다. 데이터 수집뿐만 아니라 데이터를 처리할 수 있는 데이터 저장 아키텍처도 필요합니다.”
Järveläinen은 "최종 사용자는 원시 데이터만 보고 싶어하는 것이 아닙니다. '프로세스가 최적화되어 있습니까?'라고 알고 싶어합니다." 다음 단계는 언제 수행할 수 있습니까?"이를 위해서는 여러 센서를 결합해야 합니다. 분석을 위해 머신러닝을 사용하여 프로세스 속도를 높입니다.” Collo와 CosiMo 팀이 사용하는 이 모서리 분석 및 기계 학습 접근 방식은 점도 맵, 수지 유동 선단의 수치 모델을 통해 달성할 수 있으며 궁극적으로 공정 매개변수 및 기계를 제어하는 능력이 시각화됩니다.
Optimold는 Synthesites의 유전체 센서용으로 개발된 분석기입니다. Synthesites의 Optiview 소프트웨어로 제어되는 Optimold 장치는 온도 및 수지 저항 측정을 사용하여 실시간 그래프를 계산하고 표시하여 혼합 비율, 화학적 노화, 점도, Tg 등 수지 상태를 모니터링합니다. 프리프레그 및 액상 성형 공정에 사용할 수 있습니다. 흐름 모니터링에는 별도의 장치인 Optiflow가 사용됩니다. Synthesites는 또한 금형이나 부품에 경화 센서가 필요하지 않고 대신에 경화 센서를 사용하는 경화 시뮬레이터를 개발했습니다. 이 분석기 장치에는 온도 센서와 수지/프리프레그 샘플이 포함되어 있습니다. “우리는 풍력 터빈 블레이드 생산을 위한 주입 및 접착제 경화에 이 최첨단 방법을 사용하고 있습니다.”라고 Synthesites 이사인 Nikos Pantelelis가 말했습니다.
합성 공정 제어 시스템은 센서, Optiflow 및/또는 Optimold 데이터 수집 장치, OptiView 및/또는 온라인 수지 상태(ORS) 소프트웨어를 통합합니다. 이미지 출처: Synthesites, The CW 편집
따라서 대부분의 센서 공급업체는 자체 분석기를 개발했으며 일부는 기계 학습을 사용하고 일부는 그렇지 않습니다. 그러나 복합 제조업체는 자체 맞춤형 시스템을 개발하거나 기성 기기를 구입하여 특정 요구 사항에 맞게 수정할 수도 있습니다. 그러나 분석기 기능은 고려해야 할 요소는 단 하나뿐입니다. 다른 요소도 많습니다.
사용할 센서를 선택할 때 접촉도 중요한 고려 사항입니다. 센서는 재료, 인터로게이터 또는 둘 다와 접촉해야 할 수도 있습니다. 예를 들어 열유속 및 초음파 센서는 RTM 금형에서 1~20mm 떨어진 곳에 삽입할 수 있습니다. 표면 - 정확한 모니터링을 위해 금형 소재와의 접촉이 필요하지 않습니다. 초음파 센서는 사용된 주파수에 따라 다양한 깊이의 부품을 조사할 수도 있습니다. Collo 전자기 센서는 액체 또는 부품의 깊이(2~10cm)도 판독할 수 있습니다. 심문 빈도 및 수지와 접촉하는 비금속 용기 또는 도구를 통해.
그러나 자기 마이크로와이어("복합재 내부 온도 및 압력의 비접촉 모니터링" 참조)는 현재 10cm 거리에서 합성물을 조사할 수 있는 유일한 센서입니다. 이는 전자기 유도를 사용하여 센서로부터 반응을 이끌어내기 때문입니다. 복합재료에 내장되어 있습니다. 접착 본드층에 내장된 AvPro의 ThermoPulse 마이크로와이어 센서는 접착 공정 중 온도를 측정하기 위해 25mm 두께의 탄소 섬유 라미네이트를 통해 조사되었습니다. 마이크로와이어의 털 직경은 3-70 마이크론이므로, 복합재 또는 본드라인 성능에는 영향을 미치지 않습니다. 100-200 마이크론의 약간 더 큰 직경에서는 구조적 특성을 저하시키지 않고 광섬유 센서를 내장할 수도 있습니다. 그러나 측정을 위해 빛을 사용하기 때문에 광섬유 센서는 광섬유 센서에 유선으로 연결되어야 합니다. 마찬가지로 유전체 센서는 수지 특성을 측정하기 위해 전압을 사용하므로 인터로게이터에도 연결되어야 하며 대부분은 모니터링하는 수지와도 접촉해야 합니다.
Collo Probe(상단) 센서는 액체에 담글 수 있으며 Collo Plate(하단)는 용기/혼합 용기 또는 공정 배관/공급 라인의 벽에 설치됩니다. 이미지 제공: ColloidTek Oy
센서의 온도 성능은 또 다른 핵심 고려 사항입니다. 예를 들어 대부분의 기성 초음파 센서는 일반적으로 최대 150°C의 온도에서 작동하지만 CosiMo의 부품은 200°C 이상의 온도에서 성형해야 합니다. 따라서 UNA 이 기능을 갖춘 초음파 센서를 설계해야 했습니다.Lambient의 일회용 유전체 센서는 최대 350°C까지 부품 표면에 사용할 수 있으며 재사용 가능한 인몰드 센서는 최대 250°C까지 사용할 수 있습니다.RVmagnets(슬로바키아 코시체)는 500°C의 경화를 견딜 수 있는 복합 재료용 마이크로와이어 센서. Collo 센서 기술 자체에는 이론적 온도 제한이 없지만 Collo 플레이트용 강화 유리 쉴드와 Collo 프로브용 새로운 PEEK(폴리에테르에테르케톤) 하우징이 모두 테스트되었습니다. Järveläinen에 따르면, 150°C에서 연속 사용을 위해 PhotonFirst(네덜란드 알크마르)는 지속 가능하고 비용 효율적인 SuCoHS 프로젝트용 광섬유 센서에 350°C의 작동 온도를 제공하기 위해 폴리이미드 코팅을 사용했습니다. 효과적인 고온 복합재.
특히 설치 시 고려해야 할 또 다른 요소는 센서가 단일 지점에서 측정하는지 아니면 여러 감지 지점이 있는 선형 센서인지 여부입니다. 예를 들어 Com&Sens(벨기에 Eke) 광섬유 센서는 길이가 최대 100미터에 달할 수 있으며 다양한 기능을 제공할 수 있습니다. 최소 간격이 1cm인 최대 40개의 FBG(Fiber Bragg 격자) 감지 지점. 이러한 센서는 66미터 길이의 복합 교량의 구조 상태 모니터링(SHM)과 대형 교량 데크 주입 중 수지 흐름 모니터링에 사용되었습니다.설치 이러한 프로젝트를 위한 개별 포인트 센서에는 많은 수의 센서와 많은 설치 시간이 필요합니다. NCC와 Cranfield University는 선형 유전체 센서에 대해 유사한 이점을 주장합니다. Lambient, Netzsch 및 Synthesites에서 제공하는 단일 포인트 유전체 센서와 비교하면 " 선형 센서를 사용하면 길이에 따라 수지 흐름을 지속적으로 모니터링할 수 있으므로 부품이나 도구에 필요한 센서 수가 크게 줄어듭니다."
광섬유 센서용 AFP NLR 특수 장치가 코리올리스 AFP 헤드의 8번째 채널에 통합되어 4개의 광섬유 센서 어레이를 고온 탄소 섬유 강화 복합 테스트 패널에 배치합니다. 이미지 제공: SuCoHS 프로젝트, NLR
선형 센서는 설치 자동화에도 도움이 됩니다. SuCoHS 프로젝트에서 Royal NLR(Dutch Aerospace Centre, Marknesse)은 Coriolis Composites(Queven, France)의 8번째 채널 AFP(Automated Fiber Placement) 헤드에 통합된 특수 장치를 개발하여 4개의 어레이( 별도의 광섬유 라인), 탄소 섬유 테스트 패널에 각각 5~6개의 FBG 센서(PhotonFirst는 총 23개의 센서 제공)가 있습니다. RVmagnets는 마이크로와이어 센서를 인발성형 GFRP 철근에 배치했습니다. 와이어는 불연속적입니다[1-4cm 대부분의 복합 마이크로와이어의 경우 길이가 길지만 철근이 생산될 때 자동으로 연속적으로 배치됩니다.”라고 RV Magnetics의 공동 창립자인 Ratislav Varga는 말했습니다. “1km 마이크로와이어가 있는 마이크로와이어가 있습니다. 철근 제조 방식을 변경하지 않고도 필라멘트 코일을 철근 생산 시설에 공급할 수 있습니다.” 한편, Com&Sens는 압력 용기의 필라멘트 와인딩 공정 중에 광섬유 센서를 내장하기 위한 자동화 기술을 연구하고 있습니다.
전기 전도성으로 인해 탄소 섬유는 유전체 센서에 문제를 일으킬 수 있습니다. 유전체 센서는 서로 가깝게 배치된 두 개의 전극을 사용합니다. “섬유가 전극을 연결하면 센서가 단락됩니다.”라고 Lambient 창립자 Huan Lee는 설명합니다. 이런 경우에는 필터를 사용하세요. "필터는 수지가 센서를 통과하도록 허용하지만 탄소 섬유로부터 절연합니다." 크랜필드 대학과 NCC가 개발한 선형 유전체 센서는 두 개의 꼬인 구리선 쌍을 포함하는 다른 접근 방식을 사용합니다. 전압이 가해지면 와이어 사이에 전자기장이 생성되고 이를 통해 수지 임피던스를 측정합니다. 와이어는 코팅됩니다. 전기장에 영향을 주지 않으면서 탄소섬유의 단락을 방지하는 절연 폴리머를 사용했습니다.
물론 비용도 문제입니다. Com&Sens에 따르면 FBG 감지 지점당 평균 비용은 50~125유로이며, 일괄적으로 사용할 경우(예: 압력 용기 100,000개) 약 25~35유로로 떨어질 수 있습니다.(이것은 복합 압력 용기의 현재 및 예상 생산 용량의 일부에 불과합니다. 수소에 관한 CW의 2021년 기사를 참조하세요.) Meggitt의 Karapapas는 평균 £250/센서(약 300€/센서)의 FBG 센서가 포함된 광섬유 라인에 대한 제안을 받았다고 말합니다. 질문기는 약 £10,000(€12,000)의 가치가 있습니다. "우리가 테스트한 선형 유전체 센서는 기성품으로 구입할 수 있는 코팅된 와이어와 비슷했습니다."라고 그는 덧붙였습니다. "우리가 사용하는 질문기는" 독자인 Alex Skordos가 덧붙였습니다. 수석 연구원) Cranfield University의 Composites Process Science에서 "임피던스 분석기는 매우 정확하고 비용이 최소 £30,000(약 €36,000)입니다. 그러나 NCC는 기본적으로 기성품으로 구성된 훨씬 간단한 인터로게이터를 사용합니다. 상업 회사인 Advise Deta[영국 베드포드]의 모듈입니다.” Synthesites는 인몰드 센서의 경우 €1,190, 일회용/부품 센서의 경우 €20를 제시하고 있습니다. EUR에서 Optiflow는 EUR 3,900, Optimold는 EUR 7,200으로 제시되며 여러 분석기 장치에 대한 할인이 증가합니다. 이 가격에는 Optiview 소프트웨어 및 모든 Pantelelis는 필요한 지원을 제공하며 풍력 블레이드 제조업체는 사이클당 1.5시간을 절약하고, 라인당 매월 블레이드를 추가하며, 에너지 사용량을 20% 절감하고 단 4개월 만에 투자 수익을 얻을 수 있다고 덧붙였습니다.
센서를 사용하는 기업은 복합재 4.0 디지털 제조가 발전함에 따라 이점을 얻게 될 것입니다. 예를 들어 Com&Sens의 비즈니스 개발 이사인 Grégoire Beauduin은 다음과 같이 말합니다. 2030년까지 요구되는 수준에 도달하면 설계를 수행하고 생산을 모니터링합니다. 필라멘트 와인딩 및 경화 중 레이어 내 변형 수준을 평가하는 데 사용되는 동일한 센서는 수천 번의 연료 보급 주기 동안 탱크 무결성을 모니터링하고 필요한 유지 관리를 예측하며 설계가 끝날 때 재인증할 수 있습니다. 삶. 생산되는 모든 복합재 압력 용기에 디지털 트윈 데이터 풀이 제공되며 위성용 솔루션도 개발 중입니다.”
디지털 트윈 및 스레드 활성화 Com&Sens는 광섬유 센서를 사용하여 설계, 생산 및 서비스(오른쪽)를 통해 디지털 데이터 흐름을 활성화하고 각 부품(왼쪽)의 디지털 트윈을 지원하는 디지털 ID 카드를 지원하기 위해 복합재 제조업체와 협력하고 있습니다. 이미지 출처: Com&Sens 및 그림 1, V. Singh, K. Wilcox의 "디지털 스레드를 사용한 엔지니어링".
따라서 센서 데이터는 디지털 트윈은 물론 설계, 생산, 서비스 운영 및 노후화를 포괄하는 디지털 스레드를 지원합니다. 인공 지능과 기계 학습을 사용하여 분석하면 이 데이터가 다시 설계 및 처리에 피드백되어 성능과 지속 가능성이 향상됩니다. 예를 들어, 접착제 제조업체 Kiilto(핀란드 탐페레)는 Collo 센서를 사용하여 고객이 다중 성분 접착제 혼합 장비에서 성분 A, B 등의 비율을 제어할 수 있도록 돕습니다.”Kiilto 이제 개별 고객을 위해 접착제 구성을 조정할 수 있습니다.”라고 Järveläinen은 말합니다. “또한 이를 통해 Kiilto는 수지가 고객의 공정에서 어떻게 상호 작용하는지, 고객이 제품과 상호 작용하는 방식을 이해할 수 있게 되어 공급 방식이 변화하고 있습니다. 체인은 함께 작동할 수 있습니다.”
OPTO-Light는 Kistler, Netzsch 및 Synthesites 센서를 사용하여 열가소성 오버몰드 에폭시 CFRP 부품의 경화를 모니터링합니다. 이미지 출처: AZL
센서는 또한 혁신적인 신소재 및 공정 조합을 지원합니다. OPTO-Light 프로젝트에 대한 CW의 2019년 기사("열가소성 오버몰딩 열경화성 수지, 2분 주기, 단일 배터리" 참조)에 설명된 대로 AZL Aachen(독일 아헨)은 2단계 단일 To(UD) 탄소 섬유/에폭시 프리프레그를 수평으로 압축한 다음 30% 짧은 유리 섬유 강화 PA6으로 오버몰딩하는 공정입니다. 핵심은 프리프레그를 부분적으로만 경화시켜 에폭시에 남아 있는 반응성이 열가소성 수지에 결합될 수 있도록 하는 것입니다. .AZL은 Optimold 및 Netzsch DEA288 Epsilon 분석기와 Synthesites 및 Netzsch 유전체 센서, Kistler 인몰드 센서 및 DataFlow 소프트웨어를 사용하여 사출 성형을 최적화합니다.” 열가소성 오버몰딩과의 좋은 연결을 달성하려면 경화 상태를 이해해야 합니다.”라고 AZL 연구 엔지니어 Richard Schares는 설명합니다. "미래에는 프로세스가 적응적이고 지능적일 수 있습니다. 프로세스 회전은 센서 신호에 의해 촉발됩니다."
그러나 근본적인 문제가 있다고 Järveläinen은 말합니다. “이는 다양한 센서를 프로세스에 통합하는 방법에 대한 고객의 이해가 부족하다는 것입니다. 대부분의 회사에는 센서 전문가가 없습니다.” 현재 앞으로 나아가려면 센서 제조업체와 고객이 서로 정보를 교환해야 합니다. AZL, DLR(독일 아우크스부르크) 및 NCC와 같은 조직은 다중 센서 전문 기술을 개발하고 있습니다. Sause는 UNA 내에 그룹과 분사가 있다고 말했습니다. 센서 통합 및 디지털 트윈 서비스를 제공하는 기업입니다. 그는 아우크스부르크 AI 생산 네트워크가 이러한 목적으로 7,000평방미터의 시설을 임대했다고 덧붙였습니다. “CosiMo의 개발 청사진을 연결된 자동화 셀을 포함하여 매우 광범위한 범위로 확장하고, 산업 파트너가 기계를 배치하고, 프로젝트를 실행하고, 새로운 AI 솔루션을 통합하는 방법을 배울 수 있습니다.”
Carapappas는 NCC에서 Meggitt의 유전체 센서 시연이 그 첫 번째 단계일 뿐이라고 말했습니다. “궁극적으로 저는 프로세스와 작업 흐름을 모니터링하고 이를 ERP 시스템에 입력하여 어떤 구성 요소를 제조할지, 어떤 사람이 어떤 사람을 생산할지 미리 알고 싶습니다. 필요 사항과 주문할 재료. 디지털 자동화가 발전합니다.”
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게시 시간: 2022년 5월 20일
