連続繊維強化複合材料の自律型インテリジェント付加製造

出典: 炭素繊維研究協会

付加製造 (AM) 技術は、層ごとに堆積することでコンピューター支援設計 (CAD) モデルから直接 3 次元コンポーネントを生成する、信頼性が高く革新的な製造プロセスであると考えられています。このアプローチにより、ニアネットシェイプ部品や複雑な形状を製造できるだけでなく、従来の方法では製造不可能なカスタマイズされたモノリシック、バイメタル、またはマルチマテリアル部品の製造も可能になります。 AM テクノロジーのその他の利点としては、ツールコストの削減、スクラップの削減、製造サイクルの短縮、コンポーネントの品質の向上、柔軟性の向上、冷却速度の向上、機械的特性の向上、熱安定性、環境への影響の低減などが挙げられます。

連続繊維強化ポリマー複合材料 (CFRP) は、従来の金属や合金に比べて軽量で、比強度と弾性率が高いため、自動車、航空、宇宙産業で広く使用されています。付加製造技術の発展により、高性能かつ低コストの複雑な複合構造の設計と製造に新たな可能性が生まれました。

CFRP を製造する場合、AM プロセスの不安定性により、製造された部品の寸法精度が低下し、機械的特性も低下する可能性があります。これらの問題は、繊維と樹脂の結合、局所的な欠陥分布（繊維束の摩耗やずれなど）、温度分布などから発生する可能性があります。したがって、将来の AM プロセスには、その場でのモニタリングと適応制御システムの開発が不可欠です。

製造部品の精度を確保し、品質を向上させるため、西北工業大学無人システム研究所、西北工業大学国立IJR航空設計・付加製造センター、西北工業大学工業情報化部金属付加製造・革新設計重点実験室の研究者らは、マルチセンサー融合に基づくオンライン監視・適応制御方式を提案した。

この方法は、AM プロセスにおける CFRP プロセスパラメータを予測および調整し、力センサー、視覚カメラ、サーマルカメラを使用して製造プロセスで複数の信号を取得し、自律的な知覚、認識、意思決定を実現します。局所的な欠陥とマルチセンシング機能の間の定量的な関係を確立することにより、閉ループ調整の意思決定が導かれます。さらに、繊維束のずれと入力パラメータの関係を予測するための経験的代替モデルが構築され、温度差と接触力が制御特性として選択されました。

研究方法:
力センサー、視覚カメラ、サーマルカメラを使用して、製造プロセス中に複数の信号を取得し、自律的な知覚、認識、意思決定を実現します。
局所的な欠陥とマルチセンシング機能の間の定量的な関係を確立し、閉ループ調整の意思決定を導きます。
繊維束のずれと入力パラメータの関係を予測するために経験的代替モデルが構築され、温度差と接触力が制御特性として選択されました。

研究結果:
データ強化された知識ベースとマルチセンサー融合を通じて、AM プロセスの安定性と製造部品の品質を向上させる新しいフレームワークが提案されています。

プロセスメカニズムの識別、プロセスウィンドウの決定、およびオンラインフィードバック制御の決定基準の提供を実現するために、データ機能決定のマルチレベル融合アプローチが開発されました。

提案された適応制御システムの実現可能性と信頼性は、代表的なケーススタディによる評価を通じて実証され、製造された複合構造物の品質が向上します。

研究の結論 マルチセンサー融合と経験的代理モデルによって可能になる意思決定により、AM で製造される CFRP コンポーネントの品質を向上させることができます。記事では、この研究により自律制御のための新しいマルチセンサー融合戦略が提供され、さまざまな AM プロセスの品質管理を改善する大きな可能性が秘められているとも述べられています。

研究結果は、Virtual and Physical Prototyping誌第19巻第1号に「連続繊維強化複合材の自律インテリジェント積層造形：データ強化ナレッジベースとマルチセンサー融合」と題して掲載され、Lu Lu、Yongtang Yuan、Yongkang Xie、Shangqin Yuan、Jingwen Song、Han Luo、Yamin Li、Jihong Zhu、Weihong Zhangが共同執筆しました。

DOIは10.1080/17452759.2024.2412192で、発行日は2024年10月16日です。

図1. マルチセンサーAMに基づくCFRP自律知能システムのためのデータ特徴決定マルチレベル融合フレームワーク
（図2. 製造中のプロセスパラメータのオフラインおよびオンラインのクローズドループ調整フレームワーク）
（図3。閉ループ制御フレームワークの有効性を検証するために、2つの一般的なモードが使用されます。（a）曲線モード。（b）曲線モードの連続ツールパス。（c）小型UAVフレーム。（d）UAVフレームの連続パスと印刷速度のマッピング。閉ループ制御フレームワークの有効性を検証するために、2つの一般的なモードが使用されます。（a）曲線モード。（b）曲線モードの連続ツールパス。（c）小型UAVフレーム。（d）UAVフレームの連続パスと印刷速度のマッピング）（図8。（a）プロセスパラメータ、回転角度、およびLoMの関係の一般的なパス、（b）AMによって製造されたCFRPのパターン（V：6 mm / s、T：215°C、L：0.60 mm、E：11 mm / s））
（図15.オンラインフィードバック制御システムの概略図）
図 17. 小型 UAV フレームのオンラインパラメータ予測と閉ループフィードバック。(a) 印刷速度を監視および調整します。(b) ΔT 値を監視して局所的な層の厚さを調整することで、層内の CFRP 複合材料の摩耗がすぐに解消されます。

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