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算機(jī)輔助設(shè)計（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，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)計工信部重點實驗室的研究人員，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，實現(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)驗代理模型，預(yù)測纖維束錯位與輸入?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，實現(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)驗代理模型，預(yù)測纖維束的錯位與輸入?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)了一個數(shù)據(jù)-特征-決策多級融合方法，以實現(xiàn)過程機(jī)制的識別、過程窗口的確定以及為在線反饋控制提供決策標(biāo)準(zhǔn)。

通過對典型案例研究的評估，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)驗代理模型實現(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）