連續(xù)纖維增強(qiáng)復(fù)材的自主智能增材制造

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。

（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）

（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）

（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）

（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））

（圖15. 在線反饋控制系統(tǒng)示意圖）

（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）