Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightÇalışma sonucunda homojen yapıdaki laminalı kompozit parça üretiminde %9,2 heterojen yapıdaki laminalı kompozit parça üretiminde %16,5 ortalama hata oranı ile sonuç verebilen bir hava kaçak tespit sistemi geliştirilmiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Kompozit parça üretiminde yaygın olarak kullanılan vakum destekli reçine infüzyon kalıplama metodolojisinde, yapıda boşluğa sebebiyet vererek parça kalitesine olumsuz etki eden hava kaçaklarının tespiti ve müdehalesi üretim öncesi veya sırasında çok önemlidir. Kompozit parça içerisine ihtiva etmiş hava boşlukları, endüstriyel uygulamalarda işletmeler için zaman kaybı, yapısal sorunlar ve dolayısıyla maliyet anlamına gelmektedir. Bu çalışmada endüstrideki kaçak tespiti yöntemleri incelenmiş ve hava akış sensörleri ile heterojen geçirgenliğe sahip kompozit parça üretimlerinde kullanılmak üzere bir algoritma geliştirilerek kaçak tespiti üzerine çalışmalar yapılmıştır. Çalışmalarda termal kütle akış ölçerleri kullanılmış olup, Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) ve çeşitli matematiksel optimizasyon yöntemleri kullanılmıştır. Geliştirilen bu sistem endüstriyel ölçekte kullanılabilecek şekilde tasarlanmış ve doğrudan hat üzerine montaja uygun biçimde testlere tabi tutulmuştur. Yapılan çalışmalar vakum destekli reçine infüzyon kalıplama ile heterojen yapıdaki laminalı kompozit parça üretiminde hava kaçak tespitinin zorluklarını açıkça ortaya koymuş bu zorlukların hangi yaklaşımlarla ortadan kaldırılabileceği konusunda öneriler vermiştir. Çalışma sonucunda homojen yapıdaki laminalı kompozit parça üretiminde %9,2 heterojen yapıdaki laminalı kompozit parça üretiminde %16,5 ortalama hata oranı ile sonuç verebilen bir hava kaçak tespit sistemi geliştirilmiştir.
Abstract
In composite part production, particularly using vacuum assisted resin infusion molding methodology, detecting and addressing air leaks that cause voids in the structure and negatively affect part quality is crucial before or during the manufacturing process. Air voids within composite parts lead to time losses, structural issues, and increased costs in industrial applications. This study examines industrial leak detection methods and develops an algorithm using airflow sensors for detecting leaks in composite parts with heterogeneous permeability. The research utilized thermal mass flow meters and applied Particle Swarm Optimization (PSO) along with various mathematical optimization methods. The developed system is designed for industrial-scale use and tested for direct assembly on production lines. The study highlights the challenges of detecting air leaks in the vacuum assited resin infusion of laminated composite parts with heterogeneous structures and provides recommendations on how to overcome these challenges. As a result of the study, a leak detection system was developed, achieving an average error rate of 9.2% for homogeneous laminated composite parts and 16.5% for heterogeneous laminated composite parts.