Дигитализација и симулација карбонских влакана СМЦ високих перформанси
Nov 18, 2024
У преради пластике ојачане влакнима (ФРП), детаљне информације о производном процесу су веома важне како за процес тако и за контролу квалитета. Као резултат тога, данашња опрема за обраду је опремљена софистицираним сензорским системима за праћење различитих параметара процеса као што су температура, притисак или брзина обраде.
Међутим, локалне особине материјала као што су састав смоле/матрице, садржај пора, садржај влакана, дистрибуција и оријентација су најважнији да се узму у обзир карактеристике завршног дела. У овом раду, пластика за ливење лимова ојачана карбонским влакнима (Ц-СМе), термореактивни композит, коришћена је као пример да се илуструје како се информације о локалној оријентацији влакана могу прикупити на мрежи током процеса производње материјала како би се створила дигитална слика полупроизвода. -готов производ. Информације са дигиталне слике могу се користити за контролу процеса у реалном времену и процену квалитета.
Поред тога, информације се могу користити ван мреже за генерисање улазних података модела материјала и симулације производног процеса у наставку, што доводи до прецизнијих предвиђања механичких својстава будућих делова.
Ц-СМЦ процесни ланац за производњу полупроизвода
Да би се створила дигитална слика Ц-СМЦ полупроизвода, оријентација влакана треба да се сними у реалном времену током процеса производње. Леибниз-Институт фур Верб ундверкстоффе ГмбХ (ИВВ) за ову сврху користи оптички систем за аквизицију слике који се назива поларизационо снимање. Систем користи својства поларизације површине угљеничних влакана да упадне неполаризовано светло. Поларизујућа камера снима рефлектовану поларизовану светлост и затим је дигитализује да би интерпретирала информације о оријентацији влакана из сирових података.
Да би се обезбедио јасан поглед на тлоцрт расутих влакана, поларизациона камера се поставља директно иза машине за сечење. Камера затим снима слике материјала у видном пољу у прописаним временским интервалима како би формирала хрпу слика. Ове слике се комбинују да формирају непрекидну целокупну слику полуготове ролне.
Необрађени подаци које је ухватила камера директно се конвертују у жељени интензитет светлости компоненте слике, степен линеарне поларизације (ДОЛП) и угао линеарне поларизације (АОП) преко системског софтвера за процену хардвера. Током процеса дигитализације, комбинација различитих софтверских компоненти користи ове сликовне податке за издвајање жељене информације о оријентацији влакана.
Да би се поједноставила интерпретација, Слика 2 приказује процес екстракције података за пример користећи већ притиснут Ц-СМЦ узорак. Користећи интензитет светлости компоненте слике и ДОЛ П, могуће је маскирати све области слике које нису поларизоване или имају дефекте слике, као што су преекспонирани пиксели.
Накнадна обрада дигиталних слика. а) Дигитална слика генерисана из сирових података (интензитет, ДОЛП, АОП) са тензором оријентације влакана у нијансама сиве. б) Обојите дигиталну слику ради боље визуелизације. ц) Хистограми за процену анизотропије. г) Растеризација резолуције ФЕ модела је основа за одређивање тензора оријентације влакна. е) Визуелизација тензора оријентације влакана
Резултат је почетна слика у нијансама сиве а), која приказује угао оријентације влакана визуелизован у равни слике. Мапирање боја се може применити б) да би се побољшала анализа људског ока и могу се генерисати хистограми који јасно показују жељену оријентацију влакана и анизотропију
ц). Ако се дигиталне слике користе као основа за прорачуне и симулације, информације о угловима оријентације влакана су недовољне. Многи симулациони модели користе тензор оријентације влакана (ФОТ) као основу за прорачуне оријентације влакана. ФОТ је симетричан тензор другог реда који описује дистрибуцију вероватноће оријентације влакана у малој запремини. Сопствене вредности и сопствени вектори ФОТ-а се могу користити за одређивање оријентације главног влакна.
Пошто је ФОТ дистрибуција вероватноће, специфицирање угла оријентације влакна у пикселу слике само по себи није довољно за одређивање тензора. Према томе, мрежа д) се креира на равни слике, а ФОТ се одређује проценом пиксела слике унутар сваког решеткаста ћелија. У е), ФОТ сваке ћелије мреже је изражен као елипсоид. У овом приказу, степен поравнања и анизотропије се могу директно проценити у било којој тачки на мерној површини.
Главни циљ снимања дигиталне слике оријентисане на влакна Ц-СМЦ полупроизвода ролне је да се користи за генерисање улазних информација за накнадну симулацију процеса компресијског пресовања (слика 3). Након извршења процеса дигитализације, ФОТ информације се могу издвојити на било ком месту
локација за креирање дигиталне табеле СМЦ накнада.
Да. ФОТ појединачних резова у набоју може се применити на појединачне елементе ФЕ мреже током овог процеса, или се информација може применити на целу ФЕ мрежу као просек хомогенизације.
Ово не захтева никакав нови развој у области симулационих метода, јер многе методе симулације већ користе макроскопске моделе засноване на Фолгаровим и Такеровим једначинама за израчунавање еволуције оријентације влакана, и стога директно користе ФОТ информације.
Коначно, ФОТ резултати симулација компресионог пресовања могу се пренети на следећу фазу ланца дигиталног процеса, обично савијања или симулације структуре. Резултат је континуирани дигитални процесни ланац заснован на реално снимљеним подацима из материјалне производње.
