Descripción del proyecto
Sensores fotónicos de silicio para la fabricación de compuestos en el sector aeroespacial
Los materiales compuestos se usan cada vez con más frecuencia en el sector aeroespacial, debido al aumento del tráfico aéreo, la subida en el precio del combustible y las estrictas normativas ambientales. Los investigadores del proyecto SEER, financiado con fondos europeos, están trabajando en herramientas inteligentes de autosupervisión con materiales compuestos para medir parámetros de materiales y procesos. El objetivo es aprovechar el aprendizaje automático para lograr una fiabilidad inigualable de la pieza curada y reducir costes gracias al mantenimiento preventivo de las herramientas. El proyecto desarrollará minisensores fotónicos a integrar en la herramienta con técnicas de espesor que minimizan la alteración de la integridad estructural de la herramienta. Los sensores podrán ofrecer datos de temperatura, índice de refracción y presión en las piezas compuestas sin poner en peligro su estructura. También ofrecerá una huella digital de calidad para las piezas, lo que garantizará su calidad en función del proceso de curado que hayan recibido. La solución SEER será compatible con métodos actuales de fabricación y medición.
Objetivo
SEER aims to develop smart self-monitoring composite tools, able to measure process and material parameters and, thus, to provide real-time process control with unprecedented reliability. SEER consortium will achieve this by: 1) developing miniature photonic sensors, 2) embedding those sensors in the tool with through-the-thickness techniques which minimise alteration of the structural integrity of the tool itself and 3) optimising the manufacturing control system through the implementation of a prototype process monitoring, optimisation, and process control unit.
SEER will adopt a multi-sensor approach that will comprise a temperature, a refractive index, and a pressure sensor, operating in the near infrared and all integrated on a miniature photonic integrated circuit (PIC). The SEER solution will be compatible with and optimise existing composite manufacturing methods and its reuse for several resin curing cycles will increase efficiency and save resources. The embedded PIC sensors in a reusable tool will cater perfectly to address pre-processing and will use acquired raw data for process optimisation, using theoretical models and machine learning algorithms, establishing for each tool a link between the sensor data, material state models, process parameters, as well as degradation of the tool. This will allow efficient preventive maintenance of the tool with less effort and provide insight on better tool design. Finally, the acquired data from quality testing of cured parts will be used to optimise the process control ensuring further enhance in the quality yield and will provide with a part quality fingerprint.
Ámbito científico
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringcontrol systems
- engineering and technologymaterials engineeringcomposites
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringsensors
- natural scienceschemical sciencesinorganic chemistrymetalloids
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learning
Palabras clave
Programa(s)
Convocatoria de propuestas
Consulte otros proyectos de esta convocatoriaConvocatoria de subcontratación
H2020-ICT-2019-2
Régimen de financiación
IA - Innovation actionCoordinador
106 82 ATHINA
Grecia