সেন্সর: নেক্সট-জেনারেশন কম্পোজিট ম্যানুফ্যাকচারিংয়ের জন্য ডেটা | কম্পোজিট ওয়ার্ল্ড

স্থায়িত্বের সাধনায়, সেন্সরগুলি চক্রের সময়, শক্তির ব্যবহার এবং বর্জ্য হ্রাস করছে, স্বয়ংক্রিয়ভাবে বন্ধ-লুপ প্রক্রিয়া নিয়ন্ত্রণ এবং জ্ঞান বৃদ্ধি করছে, স্মার্ট উত্পাদন এবং কাঠামোর জন্য নতুন সম্ভাবনার দ্বার উন্মোচন করছে। # সেন্সর # স্থায়িত্ব #SHM
বাম দিকের সেন্সর (উপর থেকে নীচে): হিট ফ্লাক্স (TFX), ইন-মোল্ড ডাইলেক্ট্রিকস (ল্যাম্বিয়েন্ট), আল্ট্রাসোনিক্স (ইউনিভার্সিটি অফ অগসবার্গ), ডিসপোজেবল ডাইলেক্ট্রিকস (সিন্থেসাইট) এবং পেনিস এবং থার্মোকলের মধ্যে মাইক্রোভাইর (AvPro)।গ্রাফ (উপরে, ঘড়ির কাঁটার দিকে): কোলো অস্তরক ধ্রুবক (CP) বনাম কোলো আয়নিক সান্দ্রতা (সিআইভি), রেজিন রেজিস্ট্যান্স বনাম সময় (সিন্থেসাইট) এবং ইলেক্ট্রোম্যাগনেটিক সেন্সর ব্যবহার করে ক্যাপ্রোল্যাক্টাম ইমপ্লান্টেড প্রিফর্মের ডিজিটাল মডেল (কোসিমো প্রজেক্ট, ডিএলআর জেডএলপি, ইউনিভার্সিটি অফ অগসবার্গ)।
যেহেতু বিশ্বব্যাপী শিল্প COVID-19 মহামারী থেকে উত্থিত হচ্ছে, এটি স্থায়িত্বকে অগ্রাধিকার দেওয়ার দিকে সরে গেছে, যার জন্য সম্পদের অপচয় এবং ব্যবহার (যেমন শক্তি, জল এবং উপকরণ) হ্রাস করা প্রয়োজন। ফলস্বরূপ, উত্পাদনকে আরও দক্ষ এবং স্মার্ট হতে হবে কিন্তু এর জন্য তথ্যের প্রয়োজন। কম্পোজিটের জন্য, এই ডেটা কোথা থেকে আসে?
CW-এর 2020 কম্পোজিটস 4.0 সিরিজের প্রবন্ধগুলিতে যেমন বর্ণনা করা হয়েছে, অংশের গুণমান এবং উত্পাদন উন্নত করার জন্য প্রয়োজনীয় পরিমাপ এবং সেই পরিমাপগুলি অর্জনের জন্য প্রয়োজনীয় সেন্সরগুলিকে সংজ্ঞায়িত করা হল স্মার্ট উত্পাদনের প্রথম ধাপ। সেন্সর, তাপ প্রবাহ সেন্সর, ফাইবার অপটিক সেন্সর, এবং অতিস্বনক এবং ইলেক্ট্রোম্যাগনেটিক তরঙ্গ ব্যবহার করে নন-কন্টাক্ট সেন্সর — সেইসাথে প্রকল্পগুলি তাদের ক্ষমতা প্রদর্শন করে (সিডব্লিউ-এর অনলাইন সেন্সর সামগ্রী সেট দেখুন)। এই নিবন্ধটি কম্পোজিট সামগ্রীতে ব্যবহৃত সেন্সর, তাদের প্রতিশ্রুত সুবিধা এবং চ্যালেঞ্জ এবং প্রযুক্তিগত বিষয়ে আলোচনা করে এই প্রতিবেদন তৈরি করে। উন্নয়নের অধীনে ল্যান্ডস্কেপ। উল্লেখযোগ্যভাবে, কম্পোজিট শিল্পের নেতা হিসাবে আবির্ভূত হওয়া কোম্পানিগুলি ইতিমধ্যেই অন্বেষণ করছে এবং এই স্থান নেভিগেট.
CosiMo-এ সেন্সর নেটওয়ার্ক 74টি সেন্সরের একটি নেটওয়ার্ক – যার মধ্যে 57টি অগসবার্গ বিশ্ববিদ্যালয়ে তৈরি করা অতিস্বনক সেন্সর (ডানদিকে দেখানো হয়েছে, উপরের এবং নীচের ছাঁচের অর্ধাংশে হালকা নীল বিন্দু) – টি-RTM-এর জন্য ঢাকনা প্রদর্শনকারীর জন্য ব্যবহার করা হয় থার্মোপ্লাস্টিক কম্পোজিট ব্যাটারির জন্য মোল্ডিং CosiMo প্রকল্প। চিত্র ক্রেডিট: CosiMo প্রকল্প, DLR ZLP অগসবার্গ, অগসবার্গ বিশ্ববিদ্যালয়
লক্ষ্য #1: অর্থ সাশ্রয় করুন৷ CW এর ডিসেম্বর 2021 ব্লগ, "যৌগিক প্রক্রিয়া অপ্টিমাইজেশান এবং নিয়ন্ত্রণের জন্য কাস্টম আল্ট্রাসনিক সেন্সর," অগসবার্গ বিশ্ববিদ্যালয়ের (UNA, অগসবার্গ, জার্মানি) 74টি সেন্সরের একটি নেটওয়ার্ক তৈরি করার কাজ বর্ণনা করে যা CosiMo-এর জন্য একটি EV ব্যাটারি কভার ডেমোনস্ট্রেটর তৈরির প্রকল্প (স্মার্ট পরিবহনে যৌগিক উপকরণ)। অংশটি থার্মোপ্লাস্টিক রেজিন ট্রান্সফার মোল্ডিং (T-RTM) ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছে, যা ক্যাপ্রোল্যাকটাম মনোমারকে পলিমাইড 6 (PA6) কম্পোজিটে পলিমারাইজ করে৷ মার্কাস সস, UNA-এর অধ্যাপক এবং অগসবার্গে UNA-এর কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) প্রোডাকশন নেটওয়ার্কের প্রধান, ব্যাখ্যা করেছেন৷ কেন সেন্সর এত গুরুত্বপূর্ণ: “আমরা যে সবথেকে বড় সুবিধা অফার করি তা হল ভিজ্যুয়ালাইজেশন প্রক্রিয়াকরণের সময় ব্ল্যাক বক্সের ভিতরে কী ঘটছে। বর্তমানে, বেশিরভাগ নির্মাতাদের এটি অর্জনের জন্য সীমিত সিস্টেম রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, বড় মহাকাশ অংশ তৈরি করতে রজন আধান ব্যবহার করার সময় তারা খুব সাধারণ বা নির্দিষ্ট সেন্সর ব্যবহার করে। যদি আধান প্রক্রিয়াটি ভুল হয়ে যায় তবে আপনার কাছে মূলত একটি বড় স্ক্র্যাপ রয়েছে। কিন্তু উৎপাদন প্রক্রিয়ায় কী ভুল হয়েছে এবং কেন হয়েছে তা বোঝার জন্য যদি আপনার কাছে একটি সমাধানের সমাধান থাকে, তাহলে আপনি এটি ঠিক করতে এবং সংশোধন করতে পারেন, আপনার প্রচুর অর্থ সাশ্রয় হবে।”
থার্মোকল হল একটি "সরল বা নির্দিষ্ট সেন্সর" এর উদাহরণ যা অটোক্লেভ বা ওভেন কিউরিংয়ের সময় যৌগিক ল্যামিনেটের তাপমাত্রা নিরীক্ষণ করতে কয়েক দশক ধরে ব্যবহার করা হয়েছে৷ এমনকি তারা ওভেন বা গরম কম্বলে তাপমাত্রা নিয়ন্ত্রণ করতে ব্যবহার করে যৌগিক মেরামতের প্যাচগুলি নিরাময় করতে ব্যবহৃত হয়। থার্মাল বন্ডার্স। রজন নির্মাতারা ল্যাবে বিভিন্ন ধরনের সেন্সর ব্যবহার করে রজন সান্দ্রতার পরিবর্তন পর্যবেক্ষণ করতে নিরাময় ফর্মুলেশন বিকাশের জন্য সময় এবং তাপমাত্রা। যাইহোক, যা উদীয়মান হচ্ছে তা হল একটি সেন্সর নেটওয়ার্ক যা একাধিক প্যারামিটার (যেমন, তাপমাত্রা এবং চাপ) এবং উপাদানের অবস্থা (যেমন, সান্দ্রতা, একত্রিতকরণ, স্ফটিককরণ)।
উদাহরণস্বরূপ, CosiMo প্রকল্পের জন্য তৈরি করা অতিস্বনক সেন্সরটি অতিস্বনক পরিদর্শনের মতো একই নীতিগুলি ব্যবহার করে, যা সমাপ্ত যৌগিক অংশগুলির নন-ডিস্ট্রাকটিভ টেস্টিং (NDI) এর প্রধান ভিত্তি হয়ে উঠেছে। পেট্রোস কারাপাপাস, মেগিট (লফবরো, ইউকে), এর প্রধান প্রকৌশলী। বলেছেন: “আমাদের লক্ষ্য হল পোস্ট-প্রোডাকশনের জন্য প্রয়োজনীয় সময় এবং শ্রম কমিয়ে আনা আমরা ডিজিটাল উত্পাদনের দিকে অগ্রসর হওয়ার সাথে সাথে ভবিষ্যতের উপাদানগুলির পরিদর্শন।" Cranfield University (Cranfield, UK) এ বিকশিত একটি লিনিয়ার ডাইইলেক্ট্রিক সেন্সর ব্যবহার করে RTM চলাকালীন একটি Solvay (Alpharetta, GA, USA) EP 2400 রিং-এর নিরীক্ষণ প্রদর্শনের জন্য ম্যাটেরিয়ালস সেন্টার (NCC, Bristol, UK) সহযোগিতায় অক্সিরেসিনের প্রবাহ এবং নিরাময় 1.3 মিটার লম্বা, 0.8 মিটার চওড়া এবং 0.4 মিটার গভীর একটি বাণিজ্যিক বিমানের ইঞ্জিন হিট এক্সচেঞ্জারের জন্য যৌগিক শেল৷ "যেহেতু আমরা কীভাবে উচ্চ উত্পাদনশীলতার সাথে বৃহত্তর সমাবেশগুলি তৈরি করতে পারি তা দেখেছি, আমরা প্রতিটি অংশে সমস্ত প্রথাগত পোস্ট-প্রসেসিং পরিদর্শন এবং পরীক্ষা করার সামর্থ্য পাইনি," কারাপাপাস বলেছেন৷ এখন, আমরা এই RTM অংশগুলির পাশে পরীক্ষা প্যানেল তৈরি করি এবং তারপর নিরাময় চক্রকে বৈধ করার জন্য যান্ত্রিক পরীক্ষা করি। কিন্তু এই সেন্সর দিয়ে, এটি প্রয়োজনীয় নয়।"
কলো প্রোবকে পেইন্ট মিক্সিং ভেসেল (শীর্ষে সবুজ বৃত্ত) নিমজ্জিত করা হয় যাতে মেশানো সম্পূর্ণ হয়, সময় এবং শক্তি সাশ্রয় হয়। চিত্র ক্রেডিট: ColloidTek Oy
ColoidTek Oy (Kolo, Tampere, Finland) এর সিইও এবং প্রতিষ্ঠাতা ম্যাটি জার্ভেলাইনেন বলেছেন, “আমাদের লক্ষ্য অন্য একটি পরীক্ষাগার ডিভাইস হওয়া নয়, বরং উৎপাদন ব্যবস্থায় ফোকাস করা। ইলেক্ট্রোম্যাগনেটিক ফিল্ড (EMF) সেন্সর, সিগন্যাল প্রসেসিং এবং ডেটার সমন্বয় মোনোমার, রেজিন বা আঠালোর মতো যেকোনো তরলের "আঙুলের ছাপ" পরিমাপ করার জন্য বিশ্লেষণ। “আমরা যা অফার করি তা হল একটি নতুন প্রযুক্তি যা রিয়েল টাইমে সরাসরি প্রতিক্রিয়া প্রদান করে, যাতে আপনি আরও ভালভাবে বুঝতে পারেন যে আপনার প্রক্রিয়াটি আসলে কীভাবে কাজ করছে এবং যখন জিনিসগুলি চলে যায় তখন প্রতিক্রিয়া দেখায়। ভুল," Järveläinen বলেছেন৷ "আমাদের সেন্সরগুলি রিয়েল-টাইম ডেটাকে বোধগম্য এবং কার্যযোগ্য শারীরিক পরিমাণে রূপান্তরিত করে, যেমন rheological সান্দ্রতা, যা প্রক্রিয়া অপ্টিমাইজেশানের অনুমতি দেয়। উদাহরণস্বরূপ, আপনি মিশ্রণের সময় সংক্ষিপ্ত করতে পারেন কারণ মিশ্রণ সম্পূর্ণ হলে আপনি স্পষ্টভাবে দেখতে পাবেন। অতএব, আপনি কম অপ্টিমাইজড প্রক্রিয়াকরণের তুলনায় উত্পাদনশীলতা বাড়াতে, শক্তি সঞ্চয় করতে এবং স্ক্র্যাপ কমাতে পারেন।"
লক্ষ্য #2: প্রক্রিয়া জ্ঞান এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন বৃদ্ধি করুন। একত্রিতকরণের মতো প্রক্রিয়াগুলির জন্য, Järveläinen বলেছেন, “আপনি শুধুমাত্র একটি স্ন্যাপশট থেকে অনেক তথ্য দেখতে পাচ্ছেন না। আপনি শুধু একটি নমুনা নিচ্ছেন এবং ল্যাবে যাচ্ছেন এবং মিনিট বা ঘন্টা আগে কেমন ছিল তা দেখছেন। এটি হাইওয়েতে গাড়ি চালানোর মতো, প্রতি ঘন্টায় এক মিনিটের জন্য আপনার চোখ খুলুন এবং রাস্তাটি কোথায় যাচ্ছে তা অনুমান করার চেষ্টা করুন। Sause সম্মত হয়, উল্লেখ করে যে CosiMo-এ তৈরি করা সেন্সর নেটওয়ার্ক “আমাদের প্রক্রিয়া এবং বস্তুগত আচরণের সম্পূর্ণ চিত্র পেতে সাহায্য করে। আংশিক পুরুত্ব বা ফোম কোরের মতো সমন্বিত উপকরণের তারতম্যের প্রতিক্রিয়া হিসাবে আমরা প্রক্রিয়াটিতে স্থানীয় প্রভাবগুলি দেখতে পারি। আমরা যা করার চেষ্টা করছি তা হল ছাঁচে আসলে কী ঘটছে সে সম্পর্কে তথ্য সরবরাহ করা। এটি আমাদের বিভিন্ন তথ্য নির্ধারণ করতে দেয় যেমন প্রবাহের সামনের আকৃতি, প্রতিটি খণ্ডকালীন আগমন এবং প্রতিটি সেন্সর অবস্থানে একত্রিত হওয়ার মাত্রা।"
কোলো উত্পাদিত প্রতিটি ব্যাচের জন্য প্রক্রিয়া প্রোফাইল তৈরি করতে ইপোক্সি আঠালো, পেইন্ট এবং এমনকি বিয়ারের নির্মাতাদের সাথে কাজ করে৷ এখন প্রতিটি প্রস্তুতকারক তাদের প্রক্রিয়ার গতিশীলতা দেখতে এবং আরও অপ্টিমাইজ করা প্যারামিটার সেট করতে পারে, যখন ব্যাচগুলি নির্দিষ্টকরণের বাইরে থাকে তখন হস্তক্ষেপ করার সতর্কতা সহ৷ স্থিতিশীল এবং মান উন্নত।
একটি ইন-মোল্ড সেন্সর নেটওয়ার্ক থেকে পরিমাপের ডেটার উপর ভিত্তি করে সময়ের একটি ফাংশন হিসাবে CosiMo অংশে (ইনজেকশন প্রবেশদ্বারটি হল সাদা বিন্দু) মধ্যে প্রবাহের সামনের ভিডিও৷ চিত্র ক্রেডিট: CosiMo প্রকল্প, DLR ZLP অগসবার্গ, বিশ্ববিদ্যালয় অগসবার্গ
মেগিট'স কারাপাপাস বলেছেন, "আমি অংশ তৈরির সময় কী ঘটে তা জানতে চাই, বাক্সটি খুলি না এবং তারপরে কী ঘটে তা দেখতে চাই।" রজন নিরাময় যাচাই করতে।" নীচে বর্ণিত সমস্ত ছয় ধরণের সেন্সর ব্যবহার করে (একটি সম্পূর্ণ তালিকা নয়, শুধুমাত্র একটি ছোট নির্বাচন, সরবরাহকারীও), নিরাময়/পলিমারাইজেশন এবং রজন প্রবাহ নিরীক্ষণ করতে পারে। কিছু সেন্সরের অতিরিক্ত ক্ষমতা রয়েছে এবং সম্মিলিত সেন্সর প্রকারগুলি ট্র্যাকিং এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন সম্ভাবনাকে প্রসারিত করতে পারে। যৌগিক ছাঁচনির্মাণের সময়। এটি CosiMo-এর সময় প্রদর্শিত হয়েছিল, যা অতিস্বনক, কিসলার (উইন্টারথার, সুইজারল্যান্ড) দ্বারা তাপমাত্রা এবং চাপ পরিমাপের জন্য ডাইইলেক্ট্রিক এবং পাইজোরেসিটিভ ইন-মোড সেন্সর।
লক্ষ্য #3: চক্রের সময় হ্রাস করুন। কোলো সেন্সরগুলি দুই-অংশের দ্রুত নিরাময়কারী ইপোক্সির অভিন্নতা পরিমাপ করতে পারে কারণ অংশ A এবং B RTM এর সময় এবং ছাঁচের প্রতিটি স্থানে যেখানে এই ধরনের সেন্সর স্থাপন করা হয় মিশ্রিত এবং ইনজেকশন করা হয়। এটি সক্ষম করতে সাহায্য করতে পারে আরবান এয়ার মোবিলিটি (ইউএএম) এর মতো অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য দ্রুত নিরাময় রজন, যা বর্তমান এক অংশের তুলনায় দ্রুত নিরাময় চক্র সরবরাহ করবে epoxies যেমন RTM6।
কোলো সেন্সরগুলি ইপোক্সিকে ডিগ্যাস করা, ইনজেকশন দেওয়া এবং নিরাময় করা এবং প্রতিটি প্রক্রিয়া সম্পূর্ণ হলে তা নিরীক্ষণ ও কল্পনা করতে পারে। প্রক্রিয়াজাত করা উপাদানের প্রকৃত অবস্থার উপর ভিত্তি করে নিরাময় এবং অন্যান্য প্রক্রিয়াগুলি সমাপ্ত করাকে (প্রথাগত সময় এবং তাপমাত্রার রেসিপির বিপরীতে) পদার্থের অবস্থা ব্যবস্থাপনা বলা হয়। (MSM)। AvPro ​​(Norman, Oklahoma, USA) এর মতো কোম্পানি পরিবর্তনগুলি ট্র্যাক করতে কয়েক দশক ধরে MSM অনুসরণ করছে আংশিক উপকরণ এবং প্রক্রিয়াগুলিতে এটি কাচের স্থানান্তর তাপমাত্রা (Tg), সান্দ্রতা, পলিমারাইজেশন এবং/অথবা স্ফটিককরণের জন্য নির্দিষ্ট লক্ষ্যগুলি অনুসরণ করে। উদাহরণস্বরূপ, CosiMo-এ একটি সেন্সর এবং ডিজিটাল বিশ্লেষণের নেটওয়ার্ক ব্যবহার করা হয়েছিল যা গরম করার ন্যূনতম সময় নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয়েছিল। আরটিএম প্রেস এবং ছাঁচ এবং দেখা গেছে যে সর্বাধিক পলিমারাইজেশনের 96% 4.5 মিনিটে অর্জন করা হয়েছিল।
ডাইলেক্ট্রিক সেন্সর সরবরাহকারী যেমন ল্যাম্বিয়েন্ট টেকনোলজিস (কেমব্রিজ, এমএ, ইউএসএ), নেটসচ (সেলব, জার্মানি) এবং সিনথেসাইটস (ইউক্লি, বেলজিয়াম) এছাড়াও চক্রের সময় কমাতে তাদের সক্ষমতা প্রদর্শন করেছে। কম্পোজিট প্রস্তুতকারক হাচিনসন, ফ্রান্সিসন (পারিজারি) এর সাথে সিন্থেসাইটের R&D প্রকল্প। ) এবং বোম্বার্ডিয়ার বেলফাস্ট (এখন স্পিরিট AeroSystems (বেলফাস্ট, আয়ারল্যান্ড)) রিপোর্ট করে যে রজন প্রতিরোধের এবং তাপমাত্রার রিয়েল-টাইম পরিমাপের উপর ভিত্তি করে, এর অপটিমোল্ড ডেটা অধিগ্রহণ ইউনিট এবং অপটিভিউ সফ্টওয়্যার আনুমানিক সান্দ্রতা এবং Tg-তে রূপান্তরিত করে। নিরাময় চক্র কখন বন্ধ করতে হবে তা সিদ্ধান্ত নিন,” নিকোস প্যানটেলিস এর পরিচালক ব্যাখ্যা করেন সিনথেসাইটস। “তাদেরকে প্রয়োজনের চেয়ে দীর্ঘ একটি বহন চক্র সম্পূর্ণ করার জন্য অপেক্ষা করতে হবে না। উদাহরণস্বরূপ, RTM6-এর ঐতিহ্যগত চক্র হল 180°C তাপমাত্রায় 2-ঘণ্টার সম্পূর্ণ নিরাময়। আমরা দেখেছি যে কিছু জ্যামিতিতে এটি 70 মিনিটে সংক্ষিপ্ত করা যেতে পারে। এটি INNOTOOL 4.0 প্রকল্পেও প্রদর্শিত হয়েছিল (দেখুন "তাপ ফ্লাক্স সেন্সর সহ RTM ত্বরান্বিত করা"), যেখানে একটি হিট ফ্লাক্স সেন্সর ব্যবহার RTM6 নিরাময় চক্রকে 120 মিনিট থেকে 90 মিনিটে সংক্ষিপ্ত করে।
লক্ষ্য #4: অভিযোজিত প্রক্রিয়াগুলির ক্লোজড-লুপ নিয়ন্ত্রণ৷ CosiMo প্রকল্পের জন্য, চূড়ান্ত লক্ষ্য হল যৌগিক অংশগুলির উত্পাদনের সময় ক্লোজড-লুপ নিয়ন্ত্রণ স্বয়ংক্রিয় করা৷ CW দ্বারা রিপোর্ট করা ZAero এবং iComposite 4.0 প্রকল্পগুলিরও এটি লক্ষ্য 2020 (30-50% খরচ হ্রাস)। উল্লেখ্য যে এর মধ্যে বিভিন্ন প্রক্রিয়া জড়িত - প্রিপ্রেগ টেপের স্বয়ংক্রিয় বসানো দ্রুত নিরাময়কারী ইপোক্সি (iComposite 4.0) সহ RTM-এর জন্য CosiMo-তে উচ্চ চাপের T-RTM-এর তুলনায় (ZAero) এবং ফাইবার স্প্রে প্রিফর্মিং। এই সমস্ত প্রকল্পগুলি প্রক্রিয়াটি অনুকরণ করতে এবং সমাপ্ত অংশের ফলাফলের পূর্বাভাস দিতে ডিজিটাল মডেল এবং অ্যালগরিদম সহ সেন্সর ব্যবহার করে। .
প্রক্রিয়া নিয়ন্ত্রণকে ধাপের একটি সিরিজ হিসাবে ভাবা যেতে পারে, সাউস ব্যাখ্যা করেছেন। প্রথম ধাপটি হল সেন্সর এবং প্রক্রিয়া সরঞ্জামগুলিকে একীভূত করা, তিনি বলেন, “ব্ল্যাক বক্সে কী ঘটছে এবং ব্যবহার করার পরামিতিগুলি কল্পনা করা। অন্য কয়েকটি ধাপ, হয়তো ক্লোজড-লুপ কন্ট্রোলের অর্ধেক, হস্তক্ষেপ করতে, প্রক্রিয়াটি টিউন করতে এবং প্রত্যাখ্যাত অংশগুলি প্রতিরোধ করতে স্টপ বোতামটি চাপতে সক্ষম হচ্ছে। একটি চূড়ান্ত পদক্ষেপ হিসাবে, আপনি একটি ডিজিটাল টুইন তৈরি করতে পারেন, যা স্বয়ংক্রিয় হতে পারে, তবে মেশিন লার্নিং পদ্ধতিতেও বিনিয়োগ প্রয়োজন৷ CosiMo-এ, এই বিনিয়োগ সেন্সরকে ডিজিটাল টুইন-এ ডেটা ফিড করতে সক্ষম করে, এজ অ্যানালাইসিস (প্রোডাকশন লাইনের প্রান্তে সম্পাদিত গণনা বনাম একটি কেন্দ্রীয় ডেটা রিপোজিটরি থেকে গণনা) তারপর ফ্লো ফ্রন্ট ডাইনামিকস, টেক্সটাইল প্রিফর্ম প্রতি ফাইবার ভলিউম সামগ্রীর পূর্বাভাস দিতে ব্যবহৃত হয়। এবং সম্ভাব্য শুষ্ক দাগ।” আদর্শভাবে, আপনি প্রক্রিয়াটিতে বন্ধ-লুপ নিয়ন্ত্রণ এবং টিউনিং সক্ষম করতে সেটিংস স্থাপন করতে পারেন,” সস এর মধ্যে ইনজেকশন চাপ, ছাঁচের চাপ এবং তাপমাত্রার মতো পরামিতি অন্তর্ভুক্ত থাকবে। আপনি আপনার উপাদান অপ্টিমাইজ করতে এই তথ্য ব্যবহার করতে পারেন।"
এটি করার জন্য, কোম্পানিগুলি প্রক্রিয়াগুলি স্বয়ংক্রিয় করার জন্য সেন্সর ব্যবহার করছে৷ উদাহরণস্বরূপ, সিন্থেসাইটগুলি তার গ্রাহকদের সাথে কাজ করছে যাতে ইনফিউশন সম্পূর্ণ হলে রেজিন ইনলেট বন্ধ করার জন্য সরঞ্জামগুলির সাথে সেন্সরগুলিকে একীভূত করা যায়, বা লক্ষ্য নিরাময় অর্জন করা হলে তাপ প্রেস চালু করা যায়৷
Järveläinen নোট করেছেন যে প্রতিটি ব্যবহারের ক্ষেত্রে কোন সেন্সর সর্বোত্তম তা নির্ধারণ করতে, "আপনি বুঝতে হবে যে উপাদান এবং প্রক্রিয়ায় কী পরিবর্তন আপনি নিরীক্ষণ করতে চান, এবং তারপরে আপনার একটি বিশ্লেষক থাকতে হবে।" একজন বিশ্লেষক একজন জিজ্ঞাসাবাদকারী বা ডেটা অধিগ্রহণ ইউনিট দ্বারা সংগৃহীত ডেটা অর্জন করে। কাঁচা ডেটা এবং এটি প্রস্তুতকারকের দ্বারা ব্যবহারযোগ্য তথ্যে রূপান্তর করুন৷" আপনি আসলে অনেক সংস্থাকে সেন্সর একীভূত করতে দেখেছেন, কিন্তু তারপরে তারা ডেটা দিয়ে কিছু করে না, "সউস বলেছেন৷ তিনি ব্যাখ্যা করেছিলেন যে কী প্রয়োজন, তা হল "একটি সিস্টেম ডেটা অধিগ্রহণের, সেইসাথে ডেটা প্রক্রিয়া করতে সক্ষম হওয়ার জন্য একটি ডেটা স্টোরেজ আর্কিটেকচার।
Järveläinen বলেন, "শেষ ব্যবহারকারীরা কেবল কাঁচা ডেটা দেখতে চান না।" তারা জানতে চায়, 'প্রক্রিয়াটি কি অপ্টিমাইজ করা হয়েছে?'" পরবর্তী পদক্ষেপ কখন নেওয়া যেতে পারে?" এটি করার জন্য, আপনাকে একাধিক সেন্সর একত্রিত করতে হবে বিশ্লেষণের জন্য, এবং তারপর প্রক্রিয়াটিকে গতি বাড়ানোর জন্য মেশিন লার্নিং ব্যবহার করুন।" Collo এবং CosiMo টিম দ্বারা ব্যবহৃত এই প্রান্ত বিশ্লেষণ এবং মেশিন লার্নিং পদ্ধতিটি সান্দ্রতা মানচিত্র, রজন প্রবাহের সামনের সংখ্যাসূচক মডেলের মাধ্যমে অর্জন করা যেতে পারে এবং শেষ পর্যন্ত প্রক্রিয়া পরামিতি এবং যন্ত্রপাতি নিয়ন্ত্রণ করার ক্ষমতা কল্পনা করা হয়।
Optimold হল একটি বিশ্লেষক যা Synthesites দ্বারা তার ডাইইলেকট্রিক সেন্সরগুলির জন্য তৈরি করা হয়েছে৷ Synthesites' Optiview সফ্টওয়্যার দ্বারা নিয়ন্ত্রিত, Optimold ইউনিটটি মিশ্রণ অনুপাত, রাসায়নিক বার্ধক্য, সান্দ্রতা সহ রজন অবস্থা নিরীক্ষণের জন্য রিয়েল-টাইম গ্রাফগুলি গণনা করতে এবং প্রদর্শন করতে তাপমাত্রা এবং রজন প্রতিরোধের পরিমাপ ব্যবহার করে৷ এবং নিরাময়ের ডিগ্রি। এটি প্রিপ্রেগ এবং ব্যবহার করা যেতে পারে তরল গঠন প্রক্রিয়া। প্রবাহ পর্যবেক্ষণের জন্য একটি পৃথক ইউনিট Optiflow ব্যবহার করা হয়। সিন্থেসাইট একটি নিরাময়কারী সিমুলেটরও তৈরি করেছে যার ছাঁচ বা অংশে নিরাময় সেন্সর প্রয়োজন হয় না, বরং এই বিশ্লেষক ইউনিটে একটি তাপমাত্রা সেন্সর এবং রজন/প্রিপ্রেগ নমুনা ব্যবহার করে। "আমরা বায়ু টারবাইন ব্লেড উৎপাদনের জন্য আধান এবং আঠালো নিরাময়ের জন্য এই অত্যাধুনিক পদ্ধতি ব্যবহার করছি," নিকোস প্যানটেলিস বলেছেন, সিন্থেসাইটের পরিচালক।
সিন্থেসাইট প্রক্রিয়া নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা সেন্সর, অপটিফ্লো এবং/অথবা অপ্টিমোল্ড ডেটা অধিগ্রহণ ইউনিট, এবং অপটিভিউ এবং/অথবা অনলাইন রেজিন স্ট্যাটাস (ওআরএস) সফ্টওয়্যারকে একীভূত করে৷ চিত্র ক্রেডিট: দ্য সিডব্লিউ দ্বারা সম্পাদিত সিনথেসাইটগুলি
অতএব, বেশিরভাগ সেন্সর সরবরাহকারীরা তাদের নিজস্ব বিশ্লেষক তৈরি করেছে, কিছু মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে এবং কিছু নয়৷ কিন্তু কম্পোজিট নির্মাতারাও তাদের নিজস্ব কাস্টম সিস্টেম তৈরি করতে পারে বা অফ-দ্য-শেল্ফ যন্ত্র কিনতে পারে এবং নির্দিষ্ট প্রয়োজন মেটাতে তাদের পরিবর্তন করতে পারে৷ যাইহোক, বিশ্লেষকের ক্ষমতা হল বিবেচনা করার জন্য শুধুমাত্র একটি ফ্যাক্টর. আরও অনেক আছে.
কোন সেন্সর ব্যবহার করতে হবে তা বেছে নেওয়ার সময় যোগাযোগ একটি গুরুত্বপূর্ণ বিবেচ্য বিষয়। সেন্সরটিকে উপাদান, জিজ্ঞাসাবাদকারী বা উভয়ের সাথে যোগাযোগের প্রয়োজন হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, তাপ প্রবাহ এবং অতিস্বনক সেন্সরগুলি একটি RTM ছাঁচে 1-20 মিমি ঢোকানো যেতে পারে পৃষ্ঠ - সঠিক পর্যবেক্ষণের জন্য ছাঁচে থাকা উপাদানের সাথে যোগাযোগের প্রয়োজন হয় না। আল্ট্রাসনিক সেন্সরগুলি বিভিন্ন অংশে জিজ্ঞাসাবাদ করতে পারে ব্যবহৃত ফ্রিকোয়েন্সির উপর নির্ভর করে গভীরতা। কোলো ইলেক্ট্রোম্যাগনেটিক সেন্সরগুলি তরল বা অংশগুলির গভীরতাও পড়তে পারে - 2-10 সেমি, জিজ্ঞাসাবাদের ফ্রিকোয়েন্সির উপর নির্ভর করে - এবং রজনের সংস্পর্শে থাকা ধাতব পাত্র বা সরঞ্জামগুলির মাধ্যমে।
যাইহোক, চৌম্বকীয় মাইক্রোওয়্যারগুলি (দেখুন "সংযোগের অভ্যন্তরে তাপমাত্রা এবং চাপের অ-যোগাযোগ পর্যবেক্ষণ") বর্তমানে একমাত্র সেন্সর যা 10 সেন্টিমিটার দূরত্বে কম্পোজিটকে জিজ্ঞাসাবাদ করতে সক্ষম। এর কারণ এটি সেন্সর থেকে প্রতিক্রিয়া জানাতে ইলেক্ট্রোম্যাগনেটিক ইন্ডাকশন ব্যবহার করে, যা কম্পোজিট উপাদানে এমবেড করা হয় সেন্সর, আঠালো বন্ড স্তরে এমবেড করা, বন্ধন প্রক্রিয়া চলাকালীন তাপমাত্রা পরিমাপ করার জন্য একটি 25 মিমি পুরু কার্বন ফাইবার ল্যামিনেটের মাধ্যমে জিজ্ঞাসাবাদ করা হয়েছে৷ যেহেতু মাইক্রোওয়্যারগুলির একটি লোমশ ব্যাস 3-70 মাইক্রন, তাই তারা যৌগিক বা বন্ডলাইন কর্মক্ষমতাকে প্রভাবিত করে না৷ 100-200 মাইক্রনের সামান্য বড় ব্যাস, ফাইবার অপটিক সেন্সরও হতে পারে কাঠামোগত বৈশিষ্ট্যগুলিকে অবনমিত না করেই এমবেড করা। তবে, যেহেতু তারা পরিমাপ করার জন্য আলো ব্যবহার করে, তাই ফাইবার অপটিক সেন্সরগুলির অবশ্যই জিজ্ঞাসাবাদকারীর সাথে একটি তারযুক্ত সংযোগ থাকতে হবে। একইভাবে, যেহেতু ডাইলেক্ট্রিক সেন্সরগুলি রজন বৈশিষ্ট্যগুলি পরিমাপ করতে ভোল্টেজ ব্যবহার করে, সেগুলিকে অবশ্যই একজন জিজ্ঞাসাবাদকারীর সাথে সংযুক্ত থাকতে হবে, এবং বেশিরভাগ এছাড়াও তারা যে রজন পর্যবেক্ষণ করছে তার সংস্পর্শে থাকতে হবে।
কোলো প্রোব (শীর্ষ) সেন্সরকে তরল পদার্থে নিমজ্জিত করা যেতে পারে, যখন কোলো প্লেট (নীচে) একটি জাহাজ/মিক্সিং ভেসেল বা প্রসেস পাইপিং/ফিড লাইনের দেয়ালে ইনস্টল করা থাকে। চিত্র ক্রেডিট: ColloidTek Oy
সেন্সরের তাপমাত্রার ক্ষমতা আরেকটি মূল বিবেচ্য বিষয়। উদাহরণস্বরূপ, বেশিরভাগ অফ-দ্য-শেল্ফ অতিস্বনক সেন্সর সাধারণত 150 ডিগ্রি সেলসিয়াস পর্যন্ত তাপমাত্রায় কাজ করে, কিন্তু CosiMo-এর অংশগুলি 200 ডিগ্রি সেলসিয়াসের উপরে তাপমাত্রায় তৈরি করা প্রয়োজন। তাই, UNA এই ক্ষমতার সাথে একটি অতিস্বনক সেন্সর ডিজাইন করতে হয়েছিল। ল্যাম্বিয়েন্টের ডিসপোজেবল ডাইলেকট্রিক সেন্সর হতে পারে আংশিক পৃষ্ঠে 350°C পর্যন্ত ব্যবহার করা হয় এবং এর পুনঃব্যবহারযোগ্য ইন-মোল্ড সেন্সরগুলি 250°C পর্যন্ত ব্যবহার করা যায় কোলো সেন্সর প্রযুক্তির নিজেই কোন তাত্ত্বিক তাপমাত্রা সীমা নেই, টেম্পারড গ্লাস শিল্ড কোলো প্লেট এবং কোলো প্রোবের জন্য নতুন পলিথেরেথারকেটোন (পিইইকে) হাউজিং উভয়ই 150 ডিগ্রি সেলসিয়াস তাপমাত্রায় অবিচ্ছিন্ন ডিউটির জন্য পরীক্ষা করা হয়। এদিকে, ফটোনফার্স্ট (অ্যালকমার, নেদারল্যান্ডস) একটি অপারেটিং তাপমাত্রা 350 ডিগ্রি প্রদানের জন্য একটি পলিমাইড আবরণ ব্যবহার করেছে। SuCoHS প্রকল্পের জন্য তার ফাইবার অপটিক সেন্সরের জন্য সি, ক টেকসই এবং খরচ-কার্যকর উচ্চ-তাপমাত্রা যৌগ।
বিশেষ করে ইনস্টলেশনের জন্য বিবেচনা করার আরেকটি বিষয় হল, সেন্সরটি একটি একক পয়েন্টে পরিমাপ করে নাকি একাধিক সেন্সিং পয়েন্ট সহ একটি রৈখিক সেন্সর। উদাহরণস্বরূপ, Com&Sens (Eke, Belgium) ফাইবার অপটিক সেন্সর 100 মিটার পর্যন্ত লম্বা এবং বৈশিষ্ট্যযুক্ত হতে পারে। 40টি ফাইবার ব্র্যাগ গ্রেটিং (FBG) সেন্সিং পয়েন্ট ন্যূনতম 1 সেমি ব্যবধান সহ। 66-মিটার দীর্ঘ যৌগিক সেতুগুলির কাঠামোগত স্বাস্থ্য পর্যবেক্ষণের (SHM) জন্য সেন্সরগুলি ব্যবহার করা হয়েছে এবং বড় সেতুর ডেকের আধানের সময় রজন প্রবাহ পর্যবেক্ষণের জন্য। এই ধরনের একটি প্রকল্পের জন্য পৃথক পয়েন্ট সেন্সর ইনস্টল করার জন্য প্রচুর সংখ্যক সেন্সর এবং প্রচুর ইনস্টলেশনের প্রয়োজন হবে। time.NCC এবং Cranfield University তাদের রৈখিক অস্তরক সেন্সরগুলির জন্য অনুরূপ সুবিধার দাবি করে৷ একক-পয়েন্ট অস্তরক সেন্সরগুলির তুলনায় Lambient, Netzsch এবং Synthesites দ্বারা অফার করা হয়েছে, "আমাদের রৈখিক সেন্সর দিয়ে, আমরা দৈর্ঘ্য বরাবর রজন প্রবাহকে নিরীক্ষণ করতে পারি, যা অংশ বা টুলে প্রয়োজনীয় সেন্সরের সংখ্যা উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে।"
ফাইবার অপটিক সেন্সরগুলির জন্য AFP NLR একটি উচ্চ তাপমাত্রা, কার্বন ফাইবার রিইনফোর্সড কম্পোজিট টেস্ট প্যানেলে চারটি ফাইবার অপটিক সেন্সর অ্যারে স্থাপন করতে কোরিওলিস AFP হেডের 8 তম চ্যানেলে একীভূত করা হয়েছে৷ চিত্র ক্রেডিট: SuCoHS প্রকল্প, NLR
রৈখিক সেন্সরগুলি স্বয়ংক্রিয় ইনস্টলেশনগুলিকেও সাহায্য করে৷ SuCoHS প্রকল্পে, রয়্যাল এনএলআর (ডাচ অ্যারোস্পেস সেন্টার, মার্কনেস) একটি বিশেষ ইউনিট তৈরি করেছে যা 8 তম চ্যানেল অটোমেটেড ফাইবার প্লেসমেন্ট (এএফপি) কোরিওলিস কম্পোজিটের প্রধান (কুইভেন, ফ্রান্স) চারটি অ্যারে এম্বেড করার জন্য একত্রিত করেছে। পৃথক ফাইবার অপটিক লাইন), প্রতিটি 5 থেকে 6 FBG সেন্সর সহ (ফোটনফার্স্ট মোট 23টি সেন্সর অফার করে), কার্বন ফাইবার টেস্ট প্যানেলে৷ আরভিম্যাগনেটিক্স তার মাইক্রোওয়্যার সেন্সরগুলি পুল্টুডেড জিএফআরপি রিবারে স্থাপন করেছে৷” তারগুলি বিচ্ছিন্ন [অধিকাংশ কম্পোজিট মাইক্রোওয়্যারগুলির জন্য 1-4 সেমি লম্বা], কিন্তু স্বয়ংক্রিয়ভাবে ক্রমাগত স্থাপন করা হয় যখন রেবার উত্পাদিত হয়,” বলেছেন রতিস্লাভ ভার্গ, আরভিম্যাগনেটিক্সের সহ-প্রতিষ্ঠাতা। “আপনার কাছে 1কিমি মাইক্রোওয়্যার সহ একটি মাইক্রোওয়্যার রয়েছে৷ ফিলামেন্টের কয়েল এবং রিবার তৈরির উপায় পরিবর্তন না করে এটিকে রিবার উৎপাদন সুবিধায় খাওয়ান।" ইতিমধ্যে, Com&Sens চাপের জাহাজে ফিলামেন্ট ওয়াইন্ডিং প্রক্রিয়া চলাকালীন ফাইবার-অপ্টিক সেন্সর এম্বেড করার জন্য স্বয়ংক্রিয় প্রযুক্তিতে কাজ করছে।
বিদ্যুত পরিচালনা করার ক্ষমতার কারণে, কার্বন ফাইবার অস্তরক সেন্সরগুলির সাথে সমস্যা সৃষ্টি করতে পারে৷ ডাইইলেকট্রিক সেন্সর একে অপরের কাছাকাছি দুটি ইলেক্ট্রোড ব্যবহার করে৷ "যদি ফাইবারগুলি ইলেক্ট্রোডগুলিকে সেতু করে, তারা সেন্সরকে শর্ট-সার্কিট করে," ল্যাম্বিয়েন্টের প্রতিষ্ঠাতা হুয়ান লি ব্যাখ্যা করেন৷ এই ক্ষেত্রে, একটি ফিল্টার ব্যবহার করুন।” ফিল্টারটি রজনকে সেন্সরগুলিকে পাস করতে দেয়, তবে সেগুলিকে কার্বন থেকে নিরোধক করে। ফাইবার।" ক্র্যানফিল্ড ইউনিভার্সিটি এবং এনসিসি দ্বারা বিকশিত রৈখিক ডাইইলেকট্রিক সেন্সরটি একটি ভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করে, যার মধ্যে দুটি পাকানো জোড়া তামার তার রয়েছে। যখন একটি ভোল্টেজ প্রয়োগ করা হয়, তখন তারের মধ্যে একটি ইলেক্ট্রোম্যাগনেটিক ফিল্ড তৈরি হয়, যা রজন প্রতিবন্ধকতা পরিমাপ করতে ব্যবহৃত হয়। তারগুলি প্রলিপ্ত হয়। একটি অন্তরক পলিমার সহ যা বৈদ্যুতিক ক্ষেত্রেকে প্রভাবিত করে না, তবে কার্বন ফাইবারকে ছোট হতে বাধা দেয়।
অবশ্যই, খরচও একটি সমস্যা।Com&Sens বলে যে প্রতি FBG সেন্সিং পয়েন্টের গড় খরচ 50-125 ইউরো, যা ব্যাচে ব্যবহার করা হলে প্রায় 25-35 ইউরোতে নেমে যেতে পারে (যেমন, 100,000 চাপের জাহাজের জন্য)।(এটি হল যৌগিক চাপবাহী জাহাজের বর্তমান এবং অনুমিত উৎপাদন ক্ষমতার মাত্র একটি ভগ্নাংশ, দেখুন CW এর 2021 নিবন্ধ hydrogen.) Meggitt's Karapapas বলেছেন যে তিনি FBG সেন্সরগুলির সাথে ফাইবার অপটিক লাইনের জন্য অফার পেয়েছেন যার গড় £250/sensor (≈300€/sensor), প্রশ্নকারীর মূল্য প্রায় £10,000 (€12,000)।" একটি প্রলিপ্ত তারের মতো যা আপনি তাকটি কিনতে পারেন,” তিনি যোগ করেছেন "আমরা যে জিজ্ঞাসাবাদকারীকে ব্যবহার করি," ক্র্যানফিল্ড ইউনিভার্সিটির কম্পোজিটস প্রসেস সায়েন্সের পাঠক (সিনিয়র গবেষক) অ্যালেক্স স্কোরডোস যোগ করেন, "একটি প্রতিবন্ধক বিশ্লেষক, যা অত্যন্ত নির্ভুল এবং কমপক্ষে £30,000 [≈ €36,000] খরচ করে, কিন্তু NCC একটি অনেক সহজ প্রশ্নকারী ব্যবহার করে যা মূলত বাণিজ্যিক কোম্পানির অফ-দ্য-শেল্ফ মডিউল নিয়ে গঠিত ডেটা [বেডফোর্ড, ইউকে] উপদেশ দিন।" সিনথেসাইটগুলি ইন-মোল্ড সেন্সরগুলির জন্য 1,190 ইউরো এবং একক-ব্যবহার/পার্ট সেন্সরগুলির জন্য 20 ইউরো উদ্ধৃত করছে, একাধিক বিশ্লেষক ইউনিটগুলির জন্য ক্রমবর্ধমান ডিসকাউন্ট সহ, অপটিফ্লোকে 3,900 ইউরো এবং অপটিমোল্ডকে 7,200 ইউরোতে উদ্ধৃত করা হয়েছে৷ প্রয়োজনীয় সমর্থন, Pantelelis বলেন, যে বায়ু যোগ ব্লেড নির্মাতারা প্রতি চক্রে 1.5 ঘন্টা সাশ্রয় করে, প্রতি মাসে প্রতি লাইনে ব্লেড যোগ করে এবং 20 শতাংশ শক্তি ব্যবহার কমায়, মাত্র চার মাসের জন্য বিনিয়োগের উপর রিটার্ন।
কম্পোজিট 4.0 ডিজিটাল ম্যানুফ্যাকচারিং বিকশিত হওয়ার সাথে সাথে সেন্সর ব্যবহারকারী কোম্পানিগুলি একটি সুবিধা পাবে৷ উদাহরণস্বরূপ, Com&Sens-এর বিজনেস ডেভেলপমেন্টের ডিরেক্টর গ্রেগোয়ার বেউডুইন বলেছেন, "যেহেতু চাপ জাহাজ নির্মাতারা ওজন, উপাদানের ব্যবহার এবং খরচ কমানোর চেষ্টা করে, তারা আমাদের সেন্সরগুলিকে ন্যায্যতা দেওয়ার জন্য ব্যবহার করতে পারে৷ 2030 সালের মধ্যে প্রয়োজনীয় মাত্রায় পৌঁছানোর সাথে সাথে তাদের ডিজাইন এবং মনিটর উৎপাদন। একই সেন্সর ব্যবহার করা হতো ফিলামেন্ট ওয়াইন্ডিং এবং কিউরিংয়ের সময় স্তরগুলির মধ্যে স্ট্রেন স্তরের মূল্যায়ন হাজার হাজার রিফুয়েলিং চক্রের সময় ট্যাঙ্কের অখণ্ডতা নিরীক্ষণ করতে পারে, প্রয়োজনীয় রক্ষণাবেক্ষণের পূর্বাভাস দিতে পারে এবং ডিজাইনের জীবনের শেষে পুনরায় প্রত্যয়ন করতে পারে। আমরা করতে পারি উত্পাদিত প্রতিটি যৌগিক চাপ জাহাজের জন্য একটি ডিজিটাল টুইন ডেটা পুল সরবরাহ করা হয়েছে এবং স্যাটেলাইটের জন্য সমাধানটিও তৈরি করা হচ্ছে।"
ডিজিটাল টুইন এবং থ্রেড সক্ষম করা Com&Sens একটি কম্পোজিট প্রস্তুতকারকের সাথে কাজ করছে যাতে তার ফাইবার অপটিক সেন্সর ব্যবহার করে ডিজাইন, প্রোডাকশন এবং সার্ভিস (ডানে) মাধ্যমে ডিজিটাল ডেটা প্রবাহ সক্ষম করতে ডিজিটাল আইডি কার্ডগুলিকে সমর্থন করে যা প্রতিটি অংশের (বামে) ডিজিটাল টুইনকে সমর্থন করে৷ ইমেজ ক্রেডিট: কম অ্যান্ড সেন্স এবং চিত্র 1, ভি. সিং, কে. উইলকক্স দ্বারা "ডিজিটাল থ্রেডের সাথে ইঞ্জিনিয়ারিং"।
এইভাবে, সেন্সর ডেটা ডিজিটাল টুইনকে সমর্থন করে, সেইসাথে ডিজিটাল থ্রেড যা ডিজাইন, উৎপাদন, পরিষেবা অপারেশন এবং অপ্রচলিততাকে বিস্তৃত করে৷ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে বিশ্লেষণ করা হলে, এই ডেটাগুলি ডিজাইন এবং প্রক্রিয়াকরণে ফিরে আসে, কর্মক্ষমতা এবং স্থায়িত্ব উন্নত করে৷ সাপ্লাই চেইন একসাথে কাজ করার উপায়ও পরিবর্তন করেছে Collo সেন্সর তার গ্রাহকদের তাদের মাল্টি-কম্পোনেন্ট আঠালো মিশ্রণ সরঞ্জামের উপাদান A, B, ইত্যাদির অনুপাত নিয়ন্ত্রণ করতে সাহায্য করে৷"Kiilto এখন স্বতন্ত্র গ্রাহকদের জন্য তার আঠালোগুলির সংমিশ্রণ সামঞ্জস্য করতে পারে," Järveläinen বলেছেন, "কিন্তু এটি কিইল্টোকেও অনুমতি দেয়৷ গ্রাহকদের প্রক্রিয়ায় রেজিন কীভাবে ইন্টারঅ্যাক্ট করে এবং কীভাবে গ্রাহকরা তাদের পণ্যের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে তা বোঝার জন্য, যা সরবরাহের পদ্ধতি পরিবর্তন করছে। চেইন একসাথে কাজ করতে পারে।"
OPTO-লাইট থার্মোপ্লাস্টিক ওভারমোল্ডেড ইপোক্সি সিএফআরপি যন্ত্রাংশের নিরাময় নিরীক্ষণ করতে কিসলার, নেটজস্ক এবং সিন্থেসাইটস সেন্সর ব্যবহার করে৷ চিত্র ক্রেডিট: AZL
সেন্সরগুলি উদ্ভাবনী নতুন উপাদান এবং প্রক্রিয়া সংমিশ্রণকেও সমর্থন করে৷ OPTO-আলো প্রকল্পে CW-এর 2019 নিবন্ধে বর্ণিত হয়েছে (দেখুন “থার্মোপ্লাস্টিক ওভারমোল্ডিং থার্মোসেট, 2-মিনিট সাইকেল, ওয়ান ব্যাটারি”), AZL Aachen (Aachen, Germany) একটি দ্বি-পদক্ষেপ ব্যবহার করে একটি একক To (UD) কার্বনকে অনুভূমিকভাবে সংকুচিত করার প্রক্রিয়া ফাইবার/ইপক্সি প্রিপ্রেগ, তারপর 30% শর্ট গ্লাস ফাইবার রিইনফোর্সড PA6 দিয়ে ওভারমোল্ড করা হয়। মূল হল শুধুমাত্র প্রিপ্রেগকে আংশিকভাবে নিরাময় করা যাতে ইপোক্সির অবশিষ্ট প্রতিক্রিয়া থার্মোপ্লাস্টিকের সাথে বন্ধন সক্ষম করতে পারে। AZL Optimold এবং Netzsch DEA288 এপসিলন বিশ্লেষক ব্যবহার করে এবং Netzsch অস্তরক সেন্সর এবং Kistler ইন-মোল্ড সেন্সর এবং ডেটাফ্লো সফ্টওয়্যার ইনজেকশন মোল্ডিং অপ্টিমাইজ করার জন্য।” আপনাকে প্রিপ্রেগ কম্প্রেশন মোল্ডিং প্রক্রিয়া সম্পর্কে গভীর ধারণা থাকতে হবে কারণ থার্মোপ্লাস্টিক ওভারমোল্ডিংয়ের সাথে একটি ভাল সংযোগ অর্জনের জন্য আপনাকে নিরাময়ের অবস্থা বুঝতে হবে তা নিশ্চিত করতে হবে,” AZL গবেষণা প্রকৌশলী রিচার্ড Schares ব্যাখ্যা. "ভবিষ্যতে, প্রক্রিয়াটি অভিযোজিত এবং বুদ্ধিমান হতে পারে, প্রক্রিয়া ঘূর্ণন সেন্সর সংকেত দ্বারা ট্রিগার করা হয়।"
যাইহোক, একটি মৌলিক সমস্যা আছে, জার্ভেলাইনেন বলেছেন, "এবং তা হল কিভাবে এই বিভিন্ন সেন্সরগুলিকে তাদের প্রক্রিয়াগুলিতে একীভূত করা যায় সে সম্পর্কে গ্রাহকদের বোঝার অভাব। বেশিরভাগ কোম্পানির সেন্সর বিশেষজ্ঞ নেই।" বর্তমানে, এগিয়ে যাওয়ার জন্য সেন্সর প্রস্তুতকারক এবং গ্রাহকদের তথ্য বিনিময়ের প্রয়োজন। AZL, DLR (Augsburg, Germany) এবং NCC-এর মতো সংস্থাগুলি মাল্টি-সেন্সর দক্ষতা বিকাশ করছে। সাউস বলেছেন যে UNA-এর মধ্যে গোষ্ঠী রয়েছে, পাশাপাশি স্পিন-অফ সেন্সর ইন্টিগ্রেশন এবং ডিজিটাল টুইন পরিষেবাগুলি অফার করে এমন সংস্থাগুলি৷ তিনি যোগ করেছেন যে অগসবার্গ এআই উত্পাদন নেটওয়ার্ক ভাড়া নিয়েছে এই উদ্দেশ্যে 7,000-বর্গ-মিটার সুবিধা, "কোসিমো-এর বিকাশের ব্লুপ্রিন্টকে একটি খুব বিস্তৃত পরিসরে সম্প্রসারণ করা, যার মধ্যে সংযুক্ত অটোমেশন সেলগুলি রয়েছে, যেখানে শিল্প অংশীদাররা মেশিন স্থাপন করতে পারে, প্রকল্পগুলি চালাতে পারে এবং কীভাবে নতুন AI সমাধানগুলিকে একীভূত করতে হয় তা শিখতে পারে।"
কারাপ্পাস বলেছেন যে NCC-তে মেগিটের ডাইলেক্ট্রিক সেন্সর প্রদর্শন ছিল তার প্রথম পদক্ষেপ৷ “অবশেষে, আমি আমার প্রক্রিয়াগুলি এবং কর্মপ্রবাহগুলি নিরীক্ষণ করতে চাই এবং সেগুলিকে আমাদের ERP সিস্টেমে খাওয়াতে চাই যাতে আমি আগে থেকেই জানি কোন উপাদানগুলি তৈরি করতে হবে, আমি কোন লোকেদের প্রয়োজন এবং কোন উপকরণ অর্ডার করতে হবে। ডিজিটাল অটোমেশন বিকশিত হয়।"
অনলাইন সোর্সবুকে স্বাগতম, যা কম্পোজিটসওয়ার্ল্ডের সোর্সবুক কম্পোজিটস ইন্ডাস্ট্রি বায়ারস গাইডের বার্ষিক মুদ্রণ সংস্করণের সাথে মিলে যায়।
স্পিরিট অ্যারোসিস্টেম কিংস্টন, এনসি-তে A350 সেন্টার ফিউজেলেজ এবং ফ্রন্ট স্পারের জন্য এয়ারবাস স্মার্ট ডিজাইন প্রয়োগ করে