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

স্থায়িত্বের সাধনায়, সেন্সরগুলি চক্রের সময়, শক্তির ব্যবহার এবং বর্জ্য হ্রাস করছে, ক্লোজড-লুপ প্রক্রিয়া নিয়ন্ত্রণ স্বয়ংক্রিয় করছে এবং জ্ঞান বৃদ্ধি করছে, স্মার্ট উত্পাদন এবং কাঠামোর জন্য নতুন সম্ভাবনা উন্মোচন করছে৷ #sensors #sustainability #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 মাইক্রোওয়ায়ার (এভিপ্রো)। গ্রাফ (উপরে, ঘড়ির কাঁটার দিকে): Collo dielectric constant (CP) বনাম Collo ionic viscosity (CIV), রেজিন রেজিস্ট্যান্স বনাম সময় (Synthesites) এবং ইলেক্ট্রোম্যাগনেটিক সেন্সর ব্যবহার করে ক্যাপ্রোল্যাকটাম ইমপ্লান্ট করা প্রিফর্মের ডিজিটাল মডেল (CosiMo প্রোজেক্ট, DLR ZLP, ইউনিভার্সিটি অফ অগসবার্গ)।
যেহেতু বিশ্বব্যাপী শিল্প COVID-19 মহামারী থেকে উত্থিত হচ্ছে, এটি স্থায়িত্বকে অগ্রাধিকার দেওয়ার দিকে সরে গেছে, যার জন্য বর্জ্য এবং সম্পদের (যেমন শক্তি, জল এবং উপকরণ) ব্যবহার 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 কম্পোজিট 4.0 সিরিজের প্রবন্ধগুলিতে যেমন বর্ণনা করা হয়েছে, অংশের গুণমান এবং উত্পাদন উন্নত করতে প্রয়োজনীয় পরিমাপ এবং সেই পরিমাপগুলি অর্জনের জন্য প্রয়োজনীয় সেন্সরগুলিকে সংজ্ঞায়িত করা হল স্মার্ট ম্যানুফ্যাকচারিং-এর প্রথম ধাপ। সেন্সর, হিট ফ্লাক্স সেন্সর, ফাইবার অপটিক সেন্সর, এবং অতিস্বনক এবং ইলেক্ট্রোম্যাগনেটিক তরঙ্গ ব্যবহার করে অ-যোগাযোগ সেন্সর - সেইসাথে প্রকল্পগুলি তাদের ক্ষমতা প্রদর্শন করে (সিডব্লিউ এর অনলাইন সেন্সর বিষয়বস্তু সেট দেখুন)। এই নিবন্ধটি কম্পোজিটে ব্যবহৃত সেন্সরগুলি নিয়ে আলোচনা করে এই প্রতিবেদনটি তৈরি করেছে। উপকরণ, তাদের প্রতিশ্রুত সুবিধা এবং চ্যালেঞ্জ, এবং উন্নয়নের অধীনে প্রযুক্তিগত ল্যান্ডস্কেপ। উল্লেখযোগ্যভাবে, কম্পোজিট শিল্পের নেতা হিসাবে আবির্ভূত কোম্পানিগুলি ইতিমধ্যেই এই স্থানটি অন্বেষণ এবং নেভিগেট করছে।
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
লক্ষ্য #1: অর্থ সাশ্রয় করুন৷ CW এর ডিসেম্বর 2021 ব্লগ, "যৌগিক প্রক্রিয়া অপ্টিমাইজেশান এবং নিয়ন্ত্রণের জন্য কাস্টম আল্ট্রাসনিক সেন্সর," অগসবার্গ বিশ্ববিদ্যালয়ে (UNA, Augsburg, জার্মানি) 74টি সেন্সরের একটি নেটওয়ার্ক তৈরি করার কাজ বর্ণনা করে যা CosiMo-এর জন্য একটি EV ব্যাটারি কভার ডেমোনস্ট্রেটর (স্মার্ট পরিবহনে যৌগিক উপকরণ) তৈরির প্রকল্প। অংশটি থার্মোপ্লাস্টিক রেজিন ট্রান্সফার মোল্ডিং (T-RTM) ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছে, যা ক্যাপ্রোল্যাকটাম মনোমারকে পলিমাইড 6 (PA6) কম্পোজিটে পলিমারাইজ করে। মার্কাস সস, অধ্যাপক UNA-তে এবং UNA-এর কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) প্রোডাকশন নেটওয়ার্কের প্রধান অগসবার্গ, ব্যাখ্যা করেছেন কেন সেন্সরগুলি এত গুরুত্বপূর্ণ: “আমরা যে সবথেকে বড় সুবিধা অফার করি তা হল প্রক্রিয়াকরণের সময় ব্ল্যাক বক্সের ভিতরে কী ঘটছে তার ভিজ্যুয়ালাইজেশন।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।আধান প্রক্রিয়া ভুল হলে, আপনার কাছে মূলত একটি বড় টুকরো স্ক্র্যাপ আছে।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।”
থার্মোকলগুলি 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 নিরাময় ফর্মুলেশন বিকাশের জন্য সময় এবং তাপমাত্রার সাথে রজন সান্দ্রতার পরিবর্তনগুলি নিরীক্ষণ করতে ল্যাবে বিভিন্ন ধরণের সেন্সর ব্যবহার করে। যাইহোক, যা উদীয়মান হচ্ছে তা হল একটি সেন্সর নেটওয়ার্ক যা পরিস্থিতির উপর ভিত্তি করে উত্পাদন প্রক্রিয়াটিকে কল্পনা এবং নিয়ন্ত্রণ করতে পারে একাধিক পরামিতি (যেমন, তাপমাত্রা এবং চাপ) এবং উপাদানের অবস্থা (যেমন, সান্দ্রতা, একত্রীকরণ, স্ফটিককরণ)।
উদাহরণস্বরূপ, CosiMo প্রকল্পের জন্য তৈরি করা অতিস্বনক সেন্সরটি অতিস্বনক পরিদর্শনের মতো একই নীতিগুলি ব্যবহার করে, যা সমাপ্ত যৌগিক অংশগুলির অ-ধ্বংসাত্মক পরীক্ষার (NDI) প্রধান ভিত্তি হয়ে উঠেছে৷ মেগিট (লাফবরো, ইউকে) এর প্রধান প্রকৌশলী পেট্রোস কারাপাপাস৷ বলেছেন: "আমাদের লক্ষ্য হল ডিজিটাল উত্পাদনের দিকে অগ্রসর হওয়ার সাথে সাথে ভবিষ্যতের উপাদানগুলির পোস্ট-প্রোডাকশন পরিদর্শনের জন্য প্রয়োজনীয় সময় এবং শ্রমকে হ্রাস করা।"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 বাণিজ্যিক বিমানের ইঞ্জিন হিট এক্সচেঞ্জারের জন্য 1.3 মিটার দীর্ঘ, 0.8 মিটার চওড়া এবং 0.4 মিটার গভীর যৌগিক শেল৷ “আমরা কীভাবে উচ্চ উত্পাদনশীলতার সাথে বৃহত্তর সমাবেশগুলি তৈরি করতে পারি তা দেখেছিলাম, আমরা সমস্ত প্রথাগত পোস্ট-প্রসেসিং পরিদর্শন করতে পারিনি এবং প্রতিটি অংশে পরীক্ষা করা হচ্ছে,” কারাপাপাস বলেছেন।” এই মুহূর্তে, আমরা এই RTM অংশগুলির পাশে পরীক্ষা প্যানেল তৈরি করি এবং তারপর নিরাময় চক্রকে বৈধ করার জন্য যান্ত্রিক পরীক্ষা করি।কিন্তু এই সেন্সরের সাথে, 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 CEO এবং প্রতিষ্ঠাতা Matti Järveläinen বলেছেন, “আমাদের লক্ষ্য হল অন্য একটি পরীক্ষাগার ডিভাইস হওয়া নয়, বরং উৎপাদন ব্যবস্থায় ফোকাস করা। ইলেক্ট্রোম্যাগনেটিক ফিল্ড (EMF) সেন্সর, সিগন্যাল প্রসেসিং এবং ডাটা বিশ্লেষণের সংমিশ্রণ যে কোনো তরল যেমন মোনোমার, রেজিন বা আঠালো পদার্থের "আঙুলের ছাপ" পরিমাপ করতে। আপনার প্রক্রিয়াটি আসলে কীভাবে কাজ করছে তা আরও ভালভাবে বুঝতে পারে এবং যখন জিনিসগুলি ভুল হয়ে যায় তখন প্রতিক্রিয়া দেখায়৷ "আমাদের সেন্সরগুলি রিয়েল-টাইম ডেটাকে বোধগম্য এবং কার্যকরী শারীরিক পরিমাণে রূপান্তর করে, যেমন রিওলজিক্যাল সান্দ্রতা, যা প্রক্রিয়া অপ্টিমাইজেশানকে অনুমতি দেয়৷উদাহরণস্বরূপ, 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 হন, উল্লেখ করে যে CosiMo-এ তৈরি করা সেন্সর নেটওয়ার্ক “আমাদের প্রক্রিয়া এবং বস্তুগত আচরণের সম্পূর্ণ চিত্র পেতে সাহায্য করে।আমরা প্রক্রিয়ায় স্থানীয় প্রভাব দেখতে পারি, আংশিক পুরুত্ব বা ফোম কোরের মতো সমন্বিত উপকরণের তারতম্যের প্রতিক্রিয়া হিসাবে।আমরা যা করার চেষ্টা করছি তা হল ছাঁচে আসলে কী ঘটছে সে সম্পর্কে তথ্য সরবরাহ করা।এটি আমাদের বিভিন্ন তথ্য যেমন প্রবাহের সামনের আকৃতি, প্রতিটি খণ্ডকালীন আগমন এবং প্রতিটি সেন্সর অবস্থানে একত্রিত হওয়ার মাত্রা নির্ধারণ করতে দেয়।"
কোলো উত্পাদিত প্রতিটি ব্যাচের জন্য প্রক্রিয়া প্রোফাইল তৈরি করতে ইপোক্সি আঠালো, পেইন্ট এবং এমনকি বিয়ারের প্রস্তুতকারকদের সাথে কাজ করে৷ এখন প্রতিটি প্রস্তুতকারক তাদের প্রক্রিয়ার গতিশীলতা দেখতে পারে 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 (ইঞ্জেকশন 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 খুলতে চাই না এবং পরে কী ঘটে তা দেখতে চাই।" রজন নিরাময় যাচাই করতে।"নীচে বর্ণিত সমস্ত ছয় ধরনের 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 কিসলার (উইন্টারথার, সুইজারল্যান্ড) দ্বারা তাপমাত্রা এবং চাপ পরিমাপের জন্য অতিস্বনক, ডাইলেক্ট্রিক এবং পাইজোরেসিটিভ ইন-মোড সেন্সর ব্যবহার করেছিল।
লক্ষ্য #3: চক্রের সময় হ্রাস করুন। কোলো সেন্সরগুলি দুই-অংশের দ্রুত নিরাময়কারী ইপোক্সির অভিন্নতা পরিমাপ করতে পারে কারণ অংশ A এবং B মিশ্রিত হয় এবং RTM এর সময় এবং ছাঁচের প্রতিটি স্থানে যেখানে এই ধরনের সেন্সর স্থাপন করা হয়। আরবান এয়ার মোবিলিটি (ইউএএম) এর মতো অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য দ্রুত নিরাময় রজন, যা বর্তমান এক অংশের ইপোক্সি যেমন RTM6 এর তুলনায় দ্রুত নিরাময় চক্র সরবরাহ করবে।
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) বস্তুগত অবস্থা ব্যবস্থাপনা বলা হয়। (MSM)। AvPro ​​(Norman, Oklahoma, USA) এর মত কোম্পানীগুলো কয়েক দশক ধরে MSM-এর অনুসরণ করে আসছে আংশিক উপাদান এবং প্রক্রিয়ার পরিবর্তনগুলি ট্র্যাক করার জন্য কারণ এটি কাচের স্থানান্তর তাপমাত্রা (Tg), সান্দ্রতা, পলিমারাইজেশন এবং/অথবা জন্য নির্দিষ্ট লক্ষ্যগুলি অনুসরণ করে। স্ফটিককরণ .উদাহরণস্বরূপ, CosiMo-এ সেন্সরগুলির একটি নেটওয়ার্ক এবং ডিজিটাল বিশ্লেষণ RTM প্রেস এবং ছাঁচকে গরম করার জন্য প্রয়োজনীয় ন্যূনতম সময় নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয়েছিল এবং দেখা গেছে যে সর্বাধিক পলিমারাইজেশনের 96% 4.5 মিনিটে অর্জন করা হয়েছিল।
ডাইইলেক্ট্রিক সেন্সর সরবরাহকারী যেমন ল্যাম্বিয়েন্ট টেকনোলজিস (কেমব্রিজ, এমএ, ইউএসএ), নেটসচ (সেলব, জার্মানি) এবং সিন্থেসাইটস (ইউক্লি, বেলজিয়াম) এছাড়াও চক্রের সময় হ্রাস করার তাদের ক্ষমতা প্রদর্শন করেছে। ) এবং Bombardier Belfast (বর্তমানে Spirit AeroSystems (Belfast, Ireland)) রিপোর্ট করে যে রজন রোধ এবং তাপমাত্রার রিয়েল-টাইম পরিমাপের উপর ভিত্তি করে, এর Optimold ডেটা অধিগ্রহণ ইউনিট এবং Optiview Software এর মাধ্যমে আনুমানিক সান্দ্রতা এবং Tg-এ রূপান্তরিত করে। রিয়েল টাইমে, যাতে তারা সিদ্ধান্ত নিতে পারে কখন নিরাময় চক্র বন্ধ করতে হবে,” নিকোস প্যানটেলিস ব্যাখ্যা করেন, সিন্থেসাইটের ডিরেক্টর। “তাদের একটি বহন চক্র সম্পূর্ণ করার জন্য অপেক্ষা করতে হবে না যা প্রয়োজনের চেয়ে দীর্ঘ।উদাহরণস্বরূপ, RTM6-এর ঐতিহ্যগত চক্র হল 180°C তাপমাত্রায় 2-ঘণ্টার সম্পূর্ণ নিরাময়।আমরা দেখেছি যে কিছু জ্যামিতিতে এটিকে 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 করেছে৷
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 - দ্রুত নিরাময়কারী ইপোক্সি (iComposite 4.0) সহ RTM-এর জন্য CosiMo-এ উচ্চ চাপের T-RTM-এর তুলনায় প্রিপ্রেগ টেপ (ZAero) এবং ফাইবার স্প্রে প্রিফর্মিং-এর স্বয়ংক্রিয় স্থাপনা। এই প্রকল্পগুলির মধ্যে ডিজিটাল মডেল এবং অ্যালগরিদম সহ সেন্সর ব্যবহার করে প্রক্রিয়াটি অনুকরণ করতে এবং সমাপ্ত অংশের ফলাফলের পূর্বাভাস।
প্রক্রিয়া নিয়ন্ত্রণকে ধাপের একটি সিরিজ হিসাবে ভাবা যেতে পারে, সাউস ব্যাখ্যা করেছেন। প্রথম পদক্ষেপটি হল সেন্সর এবং প্রক্রিয়া সরঞ্জাম একত্রিত করা, তিনি বলেন, “ব্ল্যাক বক্সে কী ঘটছে এবং ব্যবহার করার পরামিতিগুলি কল্পনা করা।অন্যান্য কয়েকটি ধাপ, সম্ভবত ক্লোজড-লুপ নিয়ন্ত্রণের অর্ধেক, হস্তক্ষেপ করতে, প্রক্রিয়াটি টিউন করতে এবং প্রত্যাখ্যান করা 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 প্রয়োজন৷CosiMo-এ, এই বিনিয়োগ সেন্সরকে ডিজিটাল টুইন-এ ডেটা ফিড করতে সক্ষম করে, এজ অ্যানালাইসিস (উৎপাদন লাইনের প্রান্তে সঞ্চালিত 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 প্রক্রিয়ায় ক্লোজড-লুপ কন্ট্রোল এবং টিউনিং সক্ষম করার জন্য সেটিংস স্থাপন করতে পারেন,” সাউস বলেছেন।” 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 সেন্সরগুলি 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, "আপনাকে 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 অনেকগুলি সংস্থাকে সেন্সর একীভূত করতে দেখেছেন, কিন্তু তারপরে তারা ডেটা দিয়ে কিছু করে না," সাউস বলেছেন৷ তিনি ব্যাখ্যা করেছিলেন যে কী প্রয়োজন, তা হল "একটি সিস্টেম ডেটা অধিগ্রহণ, 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 গতিশীল করতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করুন।"Collo এবং CosiMo টিম দ্বারা ব্যবহৃত এই প্রান্ত বিশ্লেষণ এবং মেশিন লার্নিং পদ্ধতিটি সান্দ্রতা মানচিত্র, রজন প্রবাহের সামনের সংখ্যাসূচক মডেল 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 ইউনিট তাপমাত্রা এবং রজন প্রতিরোধের পরিমাপ ব্যবহার করে এবং রজন স্থিতি নিরীক্ষণের জন্য রিয়েল-টাইম গ্রাফগুলি গণনা করতে এবং প্রদর্শন করে যার মধ্যে মিশ্র অনুপাত, রাসায়নিক বার্ধক্য, সান্দ্রতা, Tg এবং নিরাময়ের ডিগ্রি।এটি প্রিপ্রেগ এবং তরল গঠন প্রক্রিয়ায় ব্যবহার করা যেতে পারে। প্রবাহ পর্যবেক্ষণের জন্য একটি পৃথক ইউনিট অপটিফ্লো ব্যবহার করা হয়। সিনথেসাইট একটি কিউরিং সিমুলেটরও তৈরি করেছে যার ছাঁচ বা অংশে নিরাময় সেন্সরের প্রয়োজন হয় না, বরং এটি ব্যবহার করে এই বিশ্লেষক ইউনিটে তাপমাত্রা সেন্সর এবং রজন/প্রিপ্রেগ নমুনা৷ "আমরা বায়ু টারবাইন ব্লেড উত্পাদনের জন্য আধান এবং আঠালো নিরাময়ের জন্য এই অত্যাধুনিক পদ্ধতি ব্যবহার করছি," বলেছেন নিকোস প্যানটেলিস, সিন্থেসাইটের পরিচালক৷
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: সিনথেসাইটস, দ্য সিডব্লিউ দ্বারা সম্পাদিত
তাই, বেশিরভাগ সেন্সর সরবরাহকারীরা তাদের নিজস্ব বিশ্লেষক তৈরি করেছে, কিছু মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে এবং কিছু না। কিন্তু কম্পোজিট নির্মাতারাও তাদের নিজস্ব কাস্টম সিস্টেম তৈরি করতে পারে বা অফ-দ্য-শেল্ফ যন্ত্র কিনতে পারে এবং নির্দিষ্ট প্রয়োজন মেটানোর জন্য তাদের পরিবর্তন করতে পারে। তবে, বিশ্লেষক ক্ষমতা 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 নিরীক্ষণের জন্য ছাঁচের উপাদানের সাথে যোগাযোগের প্রয়োজন হয় না। আল্ট্রাসনিক সেন্সরগুলি ব্যবহৃত ফ্রিকোয়েন্সির উপর নির্ভর করে বিভিন্ন গভীরতায় অংশগুলিকে জিজ্ঞাসাবাদ করতে পারে। কোলো ইলেক্ট্রোম্যাগনেটিক সেন্সরগুলি তরল বা অংশগুলির গভীরতাও পড়তে পারে - 2-10 সেমি, নির্ভর করে জিজ্ঞাসাবাদের ফ্রিকোয়েন্সি - এবং অ ধাতব পাত্রে বা রজনের সংস্পর্শে থাকা সরঞ্জামগুলির মাধ্যমে।
যাইহোক, চৌম্বকীয় মাইক্রোওয়্যারগুলি ("সংযোগের ভিতরে তাপমাত্রা এবং চাপের অ-যোগাযোগ পর্যবেক্ষণ" দেখুন) বর্তমানে একমাত্র সেন্সর যা 10 সেন্টিমিটার দূরত্বে কম্পোজিটকে জিজ্ঞাসাবাদ করতে সক্ষম। এর কারণ এটি সেন্সর থেকে প্রতিক্রিয়া জানাতে ইলেক্ট্রোম্যাগনেটিক ইন্ডাকশন ব্যবহার করে, যা কম্পোজিট উপাদানের মধ্যে এমবেড করা হয়েছে। আঠালো বন্ড লেয়ারে এমবেড করা AvPro-এর থার্মোপালস মাইক্রোওয়্যার সেন্সরকে 25 মিমি পুরু কার্বন ফাইবার লেমিনেটের মাধ্যমে বন্ডিং প্রক্রিয়া চলাকালীন তাপমাত্রা পরিমাপ করার জন্য জিজ্ঞাসাবাদ করা হয়েছে। যেহেতু মাইক্রোওয়্যারগুলির একটি লোমশ ব্যাস 3-70 মাইক্রন, তারা যৌগিক বা বন্ডলাইন কর্মক্ষমতা প্রভাবিত করে না। 100-200 মাইক্রনের সামান্য বড় ব্যাস-এ, ফাইবার অপটিক সেন্সরগুলি কাঠামোগত বৈশিষ্ট্যগুলিকে অবনমিত না করেও এম্বেড করা যেতে পারে। যাইহোক, যেহেতু তারা পরিমাপ করতে আলো ব্যবহার করে, ফাইবার অপটিক সেন্সরগুলির একটি তারযুক্ত সংযোগ থাকতে হবে। interrogator. অনুরূপভাবে, যেহেতু অস্তরক সেন্সর রজন বৈশিষ্ট্য পরিমাপ করতে ভোল্টেজ ব্যবহার করে, তাই তাদের অবশ্যই একজন জিজ্ঞাসাবাদকারীর সাথে সংযুক্ত থাকতে হবে, এবংতারা যে রজন পর্যবেক্ষণ করছে তার সাথেও বেশিরভাগেরই যোগাযোগ থাকতে হবে।
কোলো প্রোব (শীর্ষ) সেন্সরটি তরল পদার্থে নিমজ্জিত হতে পারে, যখন কোলো প্লেট (নীচে) একটি জাহাজ/মিক্সিং ভেসেল বা প্রসেস পাইপিং/ফিড লাইনের দেয়ালে ইনস্টল করা থাকে। ইমেজ 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 ডাইইলেকট্রিক সেন্সরগুলি 350 ডিগ্রি সেলসিয়াস পর্যন্ত অংশ পৃষ্ঠে ব্যবহার করা যেতে পারে এবং এর পুনঃব্যবহারযোগ্য ইন-মোল্ড সেন্সরগুলি 250 ডিগ্রি সেলসিয়াস পর্যন্ত ব্যবহার করা যেতে পারে। আরভি ম্যাগনেটিক্স (কোসিস, স্লোভাকিয়া) উন্নত হয়েছে এর মাইক্রোওয়্যার সেন্সর যৌগিক পদার্থের জন্য যা 500 ডিগ্রি সেলসিয়াসে নিরাময় সহ্য করতে পারে। কোলো সেন্সর প্রযুক্তির নিজেই কোনও তাত্ত্বিক তাপমাত্রার সীমা নেই, কোলো প্লেটের জন্য টেম্পারড গ্লাস শিল্ড এবং কোলো প্রোবের জন্য নতুন পলিথেরেথারকেটোন (পিইইকে) হাউজিং উভয়ই পরীক্ষা করা হয়েছে। Järveläinen-এর মতে, 150°C এ অবিচ্ছিন্ন ডিউটি ​​করার জন্য। এদিকে, ফটোনফার্স্ট (Alkmaar, নেদারল্যান্ডস) SuCoHS প্রকল্পের জন্য তার ফাইবার অপটিক সেন্সরের জন্য 350°C একটি অপারেটিং তাপমাত্রা প্রদান করতে একটি পলিমাইড আবরণ ব্যবহার করেছে।ect, একটি টেকসই এবং খরচ-কার্যকর উচ্চ-তাপমাত্রা যৌগ জন্য।
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। সর্বনিম্ন 1 সেমি ব্যবধান সহ 40টি ফাইবার ব্র্যাগ গ্রেটিং (FBG) সেন্সিং পয়েন্ট। এই সেন্সরগুলি 66-মিটার দীর্ঘ যৌগিক সেতুগুলির কাঠামোগত স্বাস্থ্য পর্যবেক্ষণ (SHM) এবং বড় সেতুর ডেকের আধানের সময় রজন প্রবাহ পর্যবেক্ষণের জন্য ব্যবহার করা হয়েছে। এই ধরনের একটি প্রকল্পের জন্য পৃথক পয়েন্ট সেন্সরগুলির জন্য প্রচুর সংখ্যক সেন্সর এবং প্রচুর ইনস্টলেশন সময়ের প্রয়োজন হবে৷ এনসিসি এবং ক্র্যানফিল্ড বিশ্ববিদ্যালয় তাদের রৈখিক ডাইইলেকট্রিক সেন্সরগুলির জন্য অনুরূপ সুবিধার দাবি করে৷ ল্যাম্বিয়েন্ট, নেটসচ এবং সিন্থেসাইটস দ্বারা দেওয়া একক-পয়েন্ট অস্তরক সেন্সরের তুলনায়, “ আমাদের রৈখিক সেন্সর দিয়ে, আমরা দৈর্ঘ্য বরাবর রজন প্রবাহকে অবিচ্ছিন্নভাবে 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 (AFP) কোরিওলিস কম্পোজিটের প্রধান (কুইভেন, ফ্রান্স) চারটি অ্যারে এম্বেড করতে একত্রিত করেছে। পৃথক ফাইবার অপটিক লাইন), যার প্রতিটিতে 5 থেকে 6টি এফবিজি সেন্সর রয়েছে (ফোটনফার্স্ট মোট 23টি সেন্সর অফার করে), কার্বন ফাইবার পরীক্ষা প্যানেলে৷ আরভিম্যাগনেটিক্স তার মাইক্রোওয়্যার সেন্সরগুলি পাল্টুডেড জিএফআরপি রিবারে স্থাপন করেছে৷" তারগুলি বিচ্ছিন্ন [1-4 সেমি বেশির ভাগ কম্পোজিট মাইক্রোওয়্যারের জন্য দীর্ঘ], কিন্তু রিবার তৈরি হলে স্বয়ংক্রিয়ভাবে ক্রমাগত স্থাপন করা হয়,” বলেছেন RVmagnetics-এর সহ-প্রতিষ্ঠাতা রাতিস্লাভ ভার্গ।“আপনার কাছে 1কিমি মাইক্রোওয়্যার সহ একটি মাইক্রোওয়্যার রয়েছে৷ফিলামেন্টের কয়েল এবং রিবার তৈরির উপায় পরিবর্তন না করে এটিকে রিবার উৎপাদন সুবিধায় খাওয়ান।"এদিকে, 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 সেন্সরগুলি 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, কিন্তু কার্বন ফাইবার থেকে তাদের অন্তরণ করে।"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 প্রক্ষিপ্ত উৎপাদন ক্ষমতার মাত্র একটি ভগ্নাংশ, হাইড্রোজেনের উপর CW এর 2021 নিবন্ধটি দেখুন।) মেগিট এর কারাপাপাস বলেছেন যে তিনি 250 পাউন্ড/সেন্সর (≈300€/সেন্সর গড়) FBG সেন্সর সহ ফাইবার অপটিক লাইনের জন্য অফার পেয়েছেন, জিজ্ঞাসাবাদকারীর মূল্য প্রায় £10,000 (€12,000)।” আমরা যে লিনিয়ার ডাইইলেকট্রিক সেন্সর পরীক্ষা করেছি তা অনেকটা প্রলিপ্ত তারের মতো ছিল যেটি আপনি শেলফ কিনে নিতে পারেন,” তিনি যোগ করেছেন। ক্র্যানফিল্ড ইউনিভার্সিটির কম্পোজিটস প্রসেস সায়েন্সের সিনিয়র গবেষক, “একটি ইম্পিডেন্স বিশ্লেষক, যা খুবই নির্ভুল এবং কমপক্ষে £30,000 [≈ €36,000] খরচ করে, কিন্তু NCC একটি অনেক সহজ প্রশ্নকর্তা ব্যবহার করে যা মূলত অফ-দ্য-শেল্ফ নিয়ে গঠিত। বাণিজ্যিক কোম্পানি অ্যাডভাইস ডেটা [বেডফোর্ড, ইউকে] থেকে মডিউল।"সিন্থেসাইটগুলি 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 এই মূল্যগুলি এবং যেকোনো সফ্টওয়্যার অপটিভিউ অন্তর্ভুক্ত প্রয়োজনীয় সহায়তা, Pantelelis বলেন, উইন্ড ব্লেড নির্মাতারা প্রতি চক্রে 1.5 ঘন্টা সাশ্রয় করে, প্রতি মাসে প্রতি লাইনে ব্লেড যোগ করে এবং মাত্র চার মাসের জন্য বিনিয়োগের উপর রিটার্ন সহ 20 শতাংশ শক্তি ব্যবহার কমায়।
কম্পোজিট 4.0 ডিজিটাল ম্যানুফ্যাকচারিং বিকশিত হওয়ার সাথে সাথে সেন্সর ব্যবহারকারী কোম্পানিগুলি একটি সুবিধা লাভ করবে৷ উদাহরণস্বরূপ, Com&Sens-এর বিজনেস ডেভেলপমেন্টের ডিরেক্টর গ্রেগোয়ার বিউডুইন বলেছেন, "যেহেতু চাপ জাহাজ নির্মাতারা ওজন, উপাদান ব্যবহার এবং খরচ কমানোর চেষ্টা করে, তারা আমাদের সেন্সরগুলিকে ন্যায্যতা দেওয়ার জন্য ব্যবহার করতে পারে৷ তাদের ডিজাইন এবং 2030 সালের মধ্যে প্রয়োজনীয় স্তরে পৌঁছানোর সাথে সাথে উত্পাদন পর্যবেক্ষণ করে। ফিলামেন্ট উইন্ডিং এবং কিউরিংয়ের সময় স্তরগুলির মধ্যে স্ট্রেন লেভেলের মূল্যায়ন করতে ব্যবহৃত একই সেন্সরগুলি হাজার হাজার রিফুয়েলিং চক্রের সময় ট্যাঙ্কের অখণ্ডতা নিরীক্ষণ করতে পারে, প্রয়োজনীয় রক্ষণাবেক্ষণের পূর্বাভাস দিতে পারে এবং ডিজাইনের শেষে পুনরায় প্রত্যয়ন করতে পারে। জীবনআমরা করতে পারি উত্পাদিত প্রতিটি যৌগিক চাপ জাহাজের জন্য একটি ডিজিটাল টুইন ডেটা পুল সরবরাহ করা হয়েছে এবং স্যাটেলাইটের জন্য সমাধানও 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 করে। 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, উত্পাদন, 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 পদ্ধতিও পরিবর্তন করেছে। উদাহরণ স্বরূপ, আঠালো প্রস্তুতকারক Kiilto (Tampere, Finland) তাদের গ্রাহকদের তাদের মাল্টি-কম্পোনেন্ট আঠালো মিক্সিং ইকুইপমেন্টে কম্পোনেন্ট A, B, ইত্যাদির অনুপাত নিয়ন্ত্রণ করতে সাহায্য করার জন্য Collo সেন্সর ব্যবহার করে।" এখন স্বতন্ত্র গ্রাহকদের জন্য এর আঠালোর গঠন সামঞ্জস্য করতে পারে,” Järveläinen বলেছেন, “কিন্তু এটি কিইল্টোকে বুঝতে দেয় যে কীভাবে রজন গ্রাহকদের প্রক্রিয়াগুলিতে ইন্টারঅ্যাক্ট করে এবং কীভাবে গ্রাহকরা তাদের পণ্যগুলির সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে, যা কীভাবে সরবরাহ করা হয় তা পরিবর্তন করছে।চেইন একসাথে কাজ করতে পারে।"
OPTO-লাইট থার্মোপ্লাস্টিক ওভারমোল্ডেড ইপোক্সি সিএফআরপি অংশগুলির নিরাময় নিরীক্ষণের জন্য 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) কার্বন ফাইবার/ইপক্সি প্রিপ্রেগকে অনুভূমিকভাবে সংকুচিত করার প্রক্রিয়া, তারপরে 30% শর্ট গ্লাস ফাইবার রিইনফোর্সড PA6 দিয়ে ওভারমোল্ড করা হয়। মূল হল শুধুমাত্র প্রিপ্রেগকে আংশিকভাবে নিরাময় করা যাতে ইপক্সিতে অবশিষ্ট প্রতিক্রিয়াশীলতা থার্মোপ্লাস্টিকের সাথে বন্ধন সক্ষম করতে পারে। .AZL ইনজেকশন মোল্ডিং অপ্টিমাইজ করার জন্য সিন্থেসাইটস এবং নেটজস্ক ডাইইলেকট্রিক সেন্সর এবং কিসলার ইন-মোল্ড সেন্সর এবং ডেটাফ্লো সফ্টওয়্যার সহ Optimold এবং Netzsch DEA288 Epsilon বিশ্লেষক ব্যবহার করে৷” প্রিপ্রেগ কম্প্রেশন মোল্ডিং প্রক্রিয়া সম্পর্কে আপনার গভীর ধারণা থাকতে হবে কারণ আপনাকে নিশ্চিত করতে হবে৷ থার্মোপ্লাস্টিক ওভারমোল্ডিংয়ের সাথে একটি ভাল সংযোগ অর্জনের জন্য নিরাময়ের অবস্থা বুঝতে হবে,” AZL গবেষণা প্রকৌশলী রিচার্ড শেয়ারস ব্যাখ্যা করেছেন।"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 গ্রাহকদের বোঝার অভাব যে কিভাবে এই বিভিন্ন সেন্সরগুলিকে তাদের প্রক্রিয়াগুলিতে একীভূত করা যায়৷বেশিরভাগ 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 যে কোম্পানিগুলি সেন্সর ইন্টিগ্রেশন এবং ডিজিটাল টুইন পরিষেবাগুলি অফার করে৷ তিনি যোগ করেছেন যে অগসবার্গ এআই প্রোডাকশন নেটওয়ার্ক এই উদ্দেশ্যে একটি 7,000-বর্গ-মিটার সুবিধা ভাড়া নিয়েছে, "কোসিমোর বিকাশের ব্লুপ্রিন্টকে একটি বিস্তৃত পরিসরে বিস্তৃত করা, যার মধ্যে লিঙ্কড অটোমেশন সেলগুলি রয়েছে, যেখানে শিল্প অংশীদাররা মেশিন স্থাপন করতে পারে, প্রকল্প চালাতে পারে এবং নতুন এআই সমাধানগুলিকে কীভাবে একীভূত করতে হয় তা শিখতে পারে।”
কারাপ্পাস বলেছেন যে NCC-তে মেগিটের ডাইলেকট্রিক সেন্সর প্রদর্শন ছিল তার প্রথম পদক্ষেপ৷ “অবশেষে, আমি আমার প্রক্রিয়াগুলি এবং কর্মপ্রবাহগুলি নিরীক্ষণ করতে চাই এবং সেগুলিকে আমাদের ইআরপি সিস্টেমে খাওয়াতে চাই যাতে আমি সময়ের আগে জানতে পারি কোন উপাদানগুলি তৈরি করতে হবে, কোন লোকেদের আমি 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