利用热通量传感器加速 RTM 工艺
起落架约占飞机重量 3-5%,长期以来是减重目标以提升飞机效率。随着电动推进系统即将取代传统动力以减少能耗与排放,这一目标愈发关键。
例如,Safran Landing Systems(法国韦利济)将通过集成在起落架轮毂中的电机实现发动机关闭滑行,分别减少 NOx、CO2、CO 与未燃烃排放 51%、61%、73% 与 62%。这是可持续航空的巨大胜利,但电机需要电力,供电电池却很重。
因此,轻量化起落架结构似乎完美契合复合材料应用,但有一个问题。“因为起落架是单载荷路径结构,结构部件失效可能导致严重紧急着陆状况,”GKN Fokker Landing Gear(荷兰海尔蒙德)技术专家 Peet Vergouwen 说。GKN Fokker Landing Gear 耗时十余年论证复合起落架结构技术可行性,包括为 F-35 Lightning II 开发碳纤维增强聚合物(CFRP)拖曳支撑。“鉴于其关键性,起落架结构属商用飞机中最保守的领域。”因此主要采用高强度金属制造。
但局面开始转变。Clean Sky 2 通过 HECOLAG(高效复合材料起落架)项目追求两大应用 30% 减重。第一应用:为 A350-1000 前起落架现有铝制上拖曳支撑开发 CFRP 替代方案,原由 Liebherr-Aerospace(德国林登贝格)开发制造。HECOLAG 合作伙伴荷兰皇家航空航天中心(NLR,马克内塞)与 GKN Fokker Landing Gear 按 Liebherr 要求设计此 CFRP 拖曳支撑。NLR 利用内部开发的自动化预成型技术制造功能原型,由 GKN Fokker Landing Gear 测试。
HECOLAG 评估的第二应用:NLR 与 GKN Fokker Landing Gear 联合 Safran Landing Systems 为电动主起落架开发 CFRP 下侧支撑。CW 将于 2021 年晚些时候专门报道 HECOLAG 整体成果,本文聚焦 INNOTOOL 4.0 子项目,由 GKN Fokker Landing Gear 作课题经理,旨在利用树脂传递模塑(RTM)推进 CFRP 起落架结构高度自动化生产。具体而言,INNOTOOL 4.0 旨在演示集成传感器的模具技术,引领小型化、轻量化模具以实现更快生产周期、更易搬运、更低能耗,以及更高自动化实现降本与复合材料 4.0 智能过程控制。INNOTOOL 4.0 项目获清洁天空 2 联合事业资助,在欧盟“地平线”研究创新计划下,资助编号 821261。
INNOTOOL 4.0 目标
这第二部分 HECOLAG 的演示件更具通用性,Vergouwen 解释。“它用于演示能满足单通道飞机性能、生产率与成本需求的零件设计、仿真与制造方法论。”至 2017 年底,HECOLAG 联盟已定义初始 CFRP 演示件与生产模具,分析模具热行为并开展性能试验。这个大型复杂产品通过初步设计评审,技术就绪度(TRL)达 4。“基于首个演示件的问题与教训,我们寻找合作伙伴开发 RTM 模具技术以优化缩短固化周期,”Vergouwen 说。2018 年清洁天空 2 发布合作伙伴征集,授予 INNOTOOL 4.0 联盟,成员包括设备自动化供应商 Techni-Modul Engineering(TME,法国库德)与树脂注射专家 Isojet Equipements(法国科尔巴)。他们于 2019 年 4 月启动,2021 年 3 月完成初始里程碑。
“复合部件必须与锻钢和铝具备成本竞争力,”GKN Fokker Landing Gear 的 Vergouwen 指出。“这只有通过自动化实现极低工时、并使用比当前航天级高压釜固化 CFRP 更经济的材料才可能。”
因此,INNOTOOL 4.0 寻求将传感器集成到 RTM 模具中,监测管理注射与固化过程,包括树脂流动前沿检测。“目标是完全自动化——装入预制件,按下按钮,模塑设备自动管理温度、压力、真空与固化,”TME 商业总监 Stéphane Besson 说。但这是 GKN Fokker Landing Gear 与 TME 首次尝试固化监测。“我们以前用过温度和压力传感器,”Besson 说,“但未用过树脂流动与聚合传感器。”
INNOTOOL 4.0 初始里程碑要求 TME 与 Isojet 向 NLR 交付带传感器的模塑工具与注射系统,用于 2021 年 3-4 月生产演示件。并行地,TME 将用现有工具生产 CFRP 平板——尺寸 600 x 600 毫米、厚度 1-8 毫米——改装相同传感器进行过程控制试验。“这最好先在小规模做,而非直接上大型高成本模具,”Vergouwen 说。因此 TME 用不同工具但相同传感器验证能力与深度。测试完成后,NLR 将复用 HECOLAG 主模具生产新一轮 CFRP 演示件,进一步优化实件过程控制。
RTM 生产模具设计
TME 使用达索系统 CATIA V5 软件进行机械电气设计,ANSYS(美国宾州卡农斯堡)进行热力学与力学仿真,开展 RTM 模具设计。该模具将配合 Isojet 基于活塞的 1K-2K(单/双组分树脂)系统,以高达 20 bar 注射压力注入 Hexcel(美国康涅狄格州斯坦福德)HexFlow 2K RTM 6 与 Solvay(美国佐治亚州阿法雷塔)1K PRISM EP 2400 单组分航天级环氧树脂。
“模具形状极其复杂,”Besson 指出,“结合 3D 干预制件的变厚与闭合管状形状。这产生复杂厚度过渡,涉及预制件装配、铺层末端精度、内部温度梯度、树脂收缩,以及如何优化加热方式与内部芯模加热能力以实现短周期。为实现短周期,模具所有要素必须简单易用、鲁棒且允许快速加热冷却。”虽 INNOTOOL 4.0 短暂要求非金属模具方案,但因需最小化皱褶与保证成型时纤维对齐的压力要求,最终采用典型上下模配套钢模。
上下模与芯模均加热冷却。“配套模具用集成水路,芯模用电加热,”Besson 解释。“水循环提供快速加热冷却缩短零件周期,电加热在空间受限的芯模实现同等效果。”
“另一挑战是芯模零件数,”Besson 说。“因复杂形状与脱模需求,芯模包含六个自加热组件与两个传感器穿过的支撑元件,用于控制芯模各段内部温度。使用时,在基座引导下人工组装这些元件。”充气芯模方案将在更大 HECOLAG 项目完成,但不在 INNOTOOL 4.0 子项目范围内。
热通量传感器
TME 最初计划用介电传感器监测树脂流动与固化(参见“结合交直流介电测量监测复合材料固化”)但改用 TFX(瑞士邦库尔)热通量传感器。“开发推进中,我们希望传感器能在不直接接触受控聚合物与复合材料的情况下测量,”TME 项目经理 Jorge Lopez Torres 解释。“TFX 传感器测量热通量,其通过材料传播,实现了这一点。”他指出这基本与差示扫描量热法(DSC)同原理,DSC 是分析聚合物或复合材料固化状态的实验室技术。值得注意的是,TFX 传感器与 DSC 测试均测量聚合/固化放热,形成热通量随温度与时间的曲线。
TFX 传感器温度数据来自热通量传感器内部温度传感器。虽介电传感器也配内部温度传感器,但两者差异大。“介电传感器直接测量固化中聚合物性质,”TFX 经理 Dr. Fabien Cara 解释。“热通量传感器不给出材料某瞬间状态。但测量树脂流动与聚合产生的热量,能很好展现工艺行为与各零件固化周期重复性。像 DSC 一样,我们需看到整个固化曲线,但固化监测非常可靠。”
数十年经验积累
TFX 前身 Thermoflux 成立于 2000 年,传感器已被全球 100 多家研发中心与工业应用客户使用。“我们 15 年前开始 RTM 合作,”Cara 说,“最初与宝马合作汽车零件,也与现称 Institute de Soudure(法国圣阿沃尔)技术中心合作。2006 和 2012 年启动两大项目监测用 RTM 与 3D 编织预制件制造的航空发动机风扇叶片固化。Safran 在巴黎附近复合材料实验室使用我们开发的数据采集系统,可同时记录 100 信号(热通量、温度、压力)并分析固化与工艺周期。”TFX 还与 Hexcel 在法国 Les Avenières 实验室合作,监测热固性树脂注入干预制件的质量与工艺周期。TFX 传感器也用于 IRT-M2P(法国波尔赛莱特)项目演示压缩 RTM(了解更多)。“我们的传感器对压缩模塑等快速工艺极高效,包括 SMC 与 BMC 模塑料,”Cara 指出。“2016 年还与 Huntsman Advanced Materials(瑞士巴塞尔)合作‘1 分钟内实现高压釜级结构环氧零件’获 JEC 创新奖。”
TFX 针对各类复合材料模塑工艺提供传感器,按传热方式分:传导(RTM、压缩、注塑)、对流(高压釜、烤箱)、辐射(缠绕、AFP)。INNOTOOL 4.0 用的是导电型,设计嵌入金属 RTM 模具。“它们在距模具表面与复合材料 1 毫米处提供极佳重复信号,”Cara 指出。
TME 在配套生产工具上模的两个 TFX-191 传感器——一个在树脂入口、一个在出口——后送 NLR(图 1、2)。NLR 用此生产工具于 2021 年 3-4 月制造 HECOLAG 演示件。TFX-191 适用厚金属工具。
并行地,TME 用制作 CFRP 样板的较小内部工具改装两个 TFX-224 传感器(较短,适用薄工具)(图 3)。此 RTM 平板工具组用于按上述 INNOTOOL 4.0 目标进行传感器演示试验。“这些传感器类似我们给 Safran 用的,但现在更紧凑灵敏,”Cara 说。传感器布置在零件中心附近与树脂出口处。除热通量传感器,TFX 还开发提供两套数据采集系统——一套交付 Isojet,一套供 TME 平板试验用。
INNOTOOL 4.0 测试结果
TME 用改装 TFX 传感器的平板工具测试了两种树脂——HexFlow RTM 6 与 PRISM EP 2400——以及零件厚度与总固化时间的影响。“传感器提供良好信号监测固化周期,”Cara 说。“团队分析固化曲线,显示 RTM 6 固化时间可比规定的两小时至少缩短 30 分钟。”
下曲线显示此情况,t=0 小时为注射开始。注:固化时间从温度达 180°C 开始计算,固化结束对应相对固化度 99%(见右侧垂直轴)。固化结束也对应原始热通量稳定。
动态力学分析(DMA)测量复合材料玻璃化转变温度(Tg),作为 DSC 替代实验室技术,验证了脱模件固化状态。“DMA 结果确认 RTM 6 树脂在 180°C 下固化 90 分钟 Tg 保持不变,”他补充。
厚度影响也被研究。“TME 传感器演示试验首批测试的 CFRP 平板厚度不足 2 毫米,”Cara 指出。“这些板纤维体积高(50-60%),采用慢固化周期防热应力与质量问题。这对航天零件很正常,但意味着树脂极少,树脂反应释放热通量极小。实际上我们在加热模具与零件的海量热通量中寻找树脂固化的微弱热通量信号。”
正如 Cara 解释,“大多数航天 RTM 固化周期涉及在一个温度注射树脂,然后升温到更高固化温度。注射结束后,加热模具至固化温度,产生巨大整体系统热通量。”但如 DSC 测试,热通量传感器监测固化的关键是测量聚合/固化放热,并以模塑系统温度与时间的热通量曲线显示。“所以我们发明了一种方法,减去加热模具的基线热通量及其向零件的传导,从而识别树脂反应热通量。”
因此,尽管初始薄板工艺条件极具挑战,Cara 说,“我们仍能看到树脂反应热通量。但通过制作更厚零件,我们能清晰看到不同厚度对应的热通量电平差异,验证了薄板固化监测。”注:上述曲线(也见开头图片)基于 3.2 毫米厚板 RTM 6 树脂获得。
树脂流动前沿检测结果较棘手。“出口附近传感器能清晰看到流动,但中心附近传感器树脂到达太晚,无法检测,”Cara 说。“热通量传感器检测流动前沿要求树脂流动产生局部热场变化。这发生在树脂温度与预制件温度不同时。”他指出 ΔT 大于 0.1°C 足以检测。“但薄 CFRP 平板试验中,模具温度极其均匀,树脂到达极慢。热对比不足以区分树脂到达与系统整体热噪声。出口处树脂到达较快,因有流道(预制件与模具边缘间隙,见‘RAPM 复杂几何零件制造’)产生更大热对比,更易检测监测。”
Cara 建议用 TFX 新开发的带集成加热能力的主动传感器改进流动前沿监测。“这允许传感器在固有困难的零件与工艺中提供所需热对比,”他解释。
拓展复合材料过程控制能力
“我们对目前完成的工作很满意,”Torres 说,“但这只是第一步。目标是用这些热通量传感器管理生产环境中的复合材料加工。”Cara 认为可行,通过根据树脂到达自动向注射设备发信号、根据固化曲线零斜率向压机发信号实现。Torres 补充 TME 有注射机与 RTM 压机过程控制系统管理温度压力。“下一步,”他说,“是将 TFX 传感器集成进这些控制系统,从笔记本电脑管理整体工艺。”Cara 指出 TFX 传感器与数据采集也配合压力传感器(如 Kistler,瑞士温特图尔)辅助整体过程控制,其公司正开发集成热通量、温度和压力的单一传感器。
但这过程控制负担得起吗?Cara 说初始 1-3 万美元监测系统投资通常在开发阶段回本,通过改进工艺与零件理解减少试错。“系统随后在生产中持续创造价值,缩短周期、保证重复性、早期检测漂移或不合格。”
GKN Fokker 的 Vergouwen 相信一旦证明缩短周期与降本能力,“就能想象复合材料不仅用于 INNOTOOL 4.0 和 HECOLAG 演示的起落架部件类型,而是所有类型零件。这将拓展设计空间,让我们进一步推进轻量化起落架边界。”Besson 看到更广应用:“这种过程控制可开发用于各类模具与复合零件。”
树脂
- 低成本传感器构建室内温度分布图谱
- 树莓派多路DS18B20 1-Wire温度监测:接线与编程全指南
- Satellite CCRMA 套件:构建传感器驱动的音频效果器
- 树莓派单 GPIO 引脚读取模拟传感器:RC 充电法实战
- 树莓派配合 MCP3008 ADC 与 Zabbix 监控模拟传感器:分步指南
- 智能灌溉控制器:Windows 10 IoT + 树莓派 2 + XBee 土壤湿度传感器
- ams 在 2019 传感器博览会展示前沿光学传感技术
- 传感器类型与电路图综合指南
- 先进胶粘技术赋能传感器制造流程精简
- 集成愈合传感器的先进伤口敷料:实时感染监测
- 基于电机耦合导体的通用触觉传感新方法
- 物联网传感器革新空气污染监测与公共健康