Optimisation du procédé de production de plastiques
Le moulage par transfert de résine (RTM) et l'infusion sous vide sont deux techniques de transformation des composites de polymère liquide permettant de produire des plastiques renforcés. Des matériaux de renforcement solides sont placés dans un moule dans lequel de la résine liquide est injectée ou infusée. Ensuite, l'ensemble du système est chauffé et durci, puis le moule et la pièce qui en résulte sont retirés. Malgré la supériorité des pièces pouvant être obtenue en comparaison avec d'autres techniques de moulage, le contrôle du cycle de production est complexe. Par conséquent, les techniques ne sont pas largement adoptées par les fabricants. Des scientifiques soutenus partiellement par le financement de l'UE du projet IREMO («Intelligent reactive polymer composites moulding») ont mis au point des solutions de suivi des processus automatisés et de contrôle pour le moulage liquide de matériaux composites. Le système de suivi des processus contrôle tous les principaux types de polymères réactifs avec une grande précision. Le contrôle du procédé sur site est obtenu en ajustant les variables du procédé (sortie) selon les signaux d'entrée captés au moyen d'une procédure d'auto-apprentissage. Les communications sans fil minimisent le câblage dans l'atelier et le système IREMO présente une interface conviviale. Le système IREMO a permis l'imprégnation adéquate des fibres avec la résine et le durcissement optimal des pièces composites avec une réduction de la durée du cycle de plus de 25%. La technologie a été adaptée sur une machine à injection à deux composants, permettant le captage automatique des propriétés du matériau et le contrôle de la température. Le système de contrôle et de suivi a également été intégré à un procédé d'infusion sous vide et un processus RTM léger avec succès. La commercialisation devrait permettre aux fabricants de gagner du temps, de s'épargner bien des efforts et d'économiser de l'argent tout en améliorant la qualité du produit. La sécurité sur le lieu de travail pourrait également bénéficier du contrôle automatisé qui demande beaucoup moins d'intervention et de contact avec des matériaux potentiellement irritants ou avec la machinerie lourde. Des capteurs rapides et sans fil intégrés, associés avec des réseaux neuronaux auto-apprenants et un contrôle de procédé à étalonnage automatique, devraient considérablement faciliter le procédé de fabrication jusqu'ici extrêmement complexe.
