CC BY
7
УДК 678.7
АВТОМАТИЗАЦИЯ МЕТОДОВ ДИАГНОСТИКИ ПОЛИМЕРНЫХ КОМПОЗИЦИОННЫХ МАТЕРИАЛОВ
© 2021 Г.В. Дмитриенко, Д.В. Мухин
Ульяновский государственный технический университет, обособленное структурное подразделение «Институт авиационных технологий и управления», Ульяновск, Россия
Статья поступила в редакцию 10.12.2020
Рассмотрены вопросы автоматизации процесса диагностики ПКМ в лабораторных и заводских условиях, посредством использования фазированных антенных решеток.
Ключевые слова: композиционные материалы, диагностика, автоматизация Б01: 10.37313/1990-5378-2021-23-1-17-00
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ и Правительства Ульяновской области в рамках научного проекта № 18-48-732005\18
ВВЕДЕНИЕ
Внедрение полимерных композиционных материалов (ПКМ) в конструкцию летательных аппаратов представляет собой одну из ключевых тенденций современного авиастроения. Внедрение новых материалов и новых технологий их изготовления и обработки требует развития средств диагностики, обеспечивающих необходимый уровень надежности изготовленных из ПКМ изделий, проверка их на соответствие заявленным требованиям и выявление недопустимых отклонений (дефектов) в этих материалах, при использовании их в производстве авиационных изделий.
В настоящее время в авиационной промышленности используется широкий ассортимент ПКМ, каждый из которых характеризуются индивидуальными своими как конструкционными (прочность, жесткость, устойчивость к агрессивным средам и т.д.) так и радиотехническими (радиопрозрачность, радиопоглощение, проводимость). Поэтому для каждого используемого типа или образца материала необходимо иметь свой рабочий эталон или образцовую меру для проведения его диагностики. Для большого производства иметь большой набор эталонной базы материалов экономически не очень удобно, поэтому лучше иметь электронный математический аналог, который прост в использовании и удобен в обработке результа-
Дмитриенко Герман Вячеславович, доктор технических
наук, профессор кафедры «Самолетостроение».
E-mail: dmitrienko.german@yandex.ru
Мухин Дмитрий Викторович, кандидат технических
наук, доцент кафедры «Самолетостроение».
E-mail: dmuhin123@mail.ru
тов измерений, и легко тиражируем для массового использования [1-8].
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
В данной работе рассматривается вопросы автоматизации параметров ПКМ, перевод всего процесса контроля и измерения параметров материалов в цифровой формат. Для проведения процесса диагностики требуется собрать метрологическую схему, которая в себя включает: измерительную аппаратуру, эталон или образцовую меру, сам материал, методику обработки результатов измерений. С целью автоматизации процесса диагностики вводится цифровой двойник. Концепция «цифрового двойника» призвана помочь предприятиям быстрее обнаруживать физические проблемы, точнее предсказывать их результаты и производить более качественные продукты.
В качестве образцовый меры-эталона предложено создать цифровой двойник (цифровой двойник - электронный аналог реального типа используемого материала) с которым производятся сравнение параметров реального материала. Поскольку на предприятии используется несколько десяток типов ПКМ, хранить и тиражировать их цифровые двойники не является слишком затратно.
При этом, цифровой двойник не ограничивается сбором данных, полученных на стадии разработки и изготовления продукта. Он продолжает агрегировать данные в течение всего жизненного цикла объекта. Это могут быть данные о состоянии изделия, показатели датчиков, история операций, заводская (as- build) и сервисная (as- maintained) конфигурация,
версия программного обеспечения и многое другое. Цифровой двойник хранит всю историю рабочих данных. Это даёт дополнительные возможности для технического обслуживания, прогнозирования состояния изделия из ПКМ и дальнейшего развития теории и практики создания авиационных композитов.
В результате получаем цифровые двойники всех типов ПКМ которые используются на предприятии, кроме того возможно автоматизировано создавать электронные протоколы результатов диагностики по каждому образцу используемого ПКМ.
ПУТИ РЕШЕНИЯ
Для полноценной диагностики входных и выходных ПКМ на предприятии требуется: специализированное оборудования для ее проведения ПКМ в рабочих и условиях, приближенных к эксплуатационным; эталонные образцы или меры (для проведения процесса сравнения используемых образцов); высококвалифицированные кадры, выполняющие процесс диагностики ПКМ; методики обработки результатов измерений, полученных в процессе диагностики. В данном случае, для ПКМ требуется их параметры (е - диэлектрическая проницаемость, tg5 - тангенс угла диэлектрических потерь, ст -проводимость)
На предприятии первично составляется перечень ПКМ, их классификация, классификация основных требований и параметров, по которым будет производиться анализ пригодности данного материала в конструкцию изделия. Данная информация представляется в виде укрупненной базы данных (БД), которая содержит всю техническую и технологическую информацию в электронном виде для дальнейшего ее использования. По методу диагностики (на прохождение или отражение электромагнитной волны от материала) определяются и задаются допустимые диапазоны.
Проводить зондирование электромагнитной волной предпочтительнее делать на фазированных антенных решетках (ФАР) [9]. Недостатки: большие геометрические размеры; энергопотребление. Достоинства ФАР: задание размера диагностической обрасти (которая определяется шириной луча); повышение помехозащищенности (определяется уровнем боковых лепестков), электронное управление движение лучом, по заданному алгоритму; возможность автоматизации процесса диагностики.
Автоматизация процесса в качестве сканирующего устройства используется фазированная антенна решетка (ФАР) или активная фазированная антенна решетка (АФАР). Полученную информацию можно сразу передавать на авто-
матическую систему обработки измерительной информации, производя необходимые с нею действия, заложенные в алгоритме системы диагностики ПКМ. Кроме того данные устройства и операции позволяют весть процесс автоматизировать, т.е. исключив человека из операций измерения и получения информации, оставив за ним только определение программы диагностики и испытаний и принятие окончательного решения по полученным значениям.
Особенно хочется отметить достоинство ФАР: при диагностике с помощью электронного движения луча можно задавать различный угол падения зондирующего сигнала; для поиска и выявления некоторых пустот дефектов, неоднородностей можно производить поиск используя одну ФАР в многолучевом режиме, что позволяет получить избыток информации по диагностики, и используя машинный способ обработки информации получить, конечною информацию, почти в реальный момент времени. Кроме того, ФАР позволяют производить диагностику материалов при повышенных температурах, так как производится диагностика без контактного метода.
Управление электрическим сканированием луча и измерительной аппаратурой проводящей регистрацию в текущий момент времени, управление удобно производить через ПЛИС (программируемая логическая схема), в которую может быть зашивается индивидуальная программа диагностики под конкретный тип НКМ, цифровые двойники измеряемых материалов ПКМ, другая служебная информация. Также могут задаваться различные условия, приближенные к эксплуатационным, различные температурные режимы и т.д. При смене типа ПКМ или условий диагностики или другие требования предъявляемые к диагностики - программа диагностики переписывается электронно и в ПЛИС перепрошивается.
Данный вариант автоматизации устраняет из процесса диагностика оператора, оставляя его только на начальном этапе задание программы диагностики, и в конечном этапе обработке полученной измерительной информации.
В результате автоматизации процесса диагностики мы повышаем точность полученной измерительной информации, и выходим на задачу выработки рекомендаций по принятию оптимальных решений оператором осуществляющего диагностику ПКМ, с целью достижения желаемого результата.
Поскольку процесс диагностики может быть полностью автоматизирован и передан управлению электронной машине, то возникает хорошая возможность введения машинного обучения, приводя идеализированный процесс диагностике к реальному, учитывая реальные
особенности, как нестандартные ситуации. Такие действия, явления могут быть внесены как элементы в качестве дополнения машинного обучения процесса диагностики ПКМ.
Машинное обучение охватывает следующую категорию задач:
1) Задача регрессии - прогноз на основе выборки объектов с различными признаками.
2) Задача классификации - получение категориального ответа на основе набора признаков.
3) Задача кластеризации - распределение данных на группы: разделение всех клиентов мобильного оператора по уровню платёжеспособности, отнесение космических объектов к той или иной категории.
4) Задача уменьшения размерности - сведение большого числа признаков к меньшему (обычно 2-3) для удобства их последующей визуализации (например, сжатие данных).
5) Задача выявления аномалий - отделение аномалий от стандартных случаев.
Результаты диагностики ПКМ с помощью ФАР приведены в таблице 1.
Полученные данные подтверждаются заводскими отчетами.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Dmitrienko, G.V., Fedorov А.А, Rivin, G.L. (2019). Radio-Frequency Method for Diagnostics of Aeronautical Polymer Composite Materials // Jour of Adv Research in Dynamical & Control Systems, Vol. 11, 01-Special Issue, p.421-430
2. Волокнистые и дисперсноупрочные композиционные материалы. Справочник. / В.В. Васильев. -М.: Изд-во Наука, 1976. - 214 с.
3. Углеродные волокна и углекомпозиты // Под ред.
A.А. Берлина. - М.: Изд-во Мир, 1988. - 270 с.
4. Приборы для неразрушающего контроля материалов и изделий: Справочник. В 2-х кн. / Под ред. В.
B. Клюева. Кн.1. М.: Машиностроение, 1976. 396 с.
5. Углеродные волокна и углекомпозиты / Под ред. Э. Фатцер. - М.: Изд-во Мир, 1988. - 336 с.
6. Макалистер, Л. Многонаправленные углерод-углеродные композиты. / Л. Макалистер, У. Лак-ман // Прикладная механика композитов. - М.: Изд-во Мир, 1989. - С. 226-294.
7. Заявка 2772520 Франция, МПК6Н 01 О 17/00 Material composite structural absorbant les ondes radar et utilisation d>un tel materiau: / Escarmant Jean Francois; Giat Ind. SA.- ?9715681; Заявл. 11.12.97; Опубл. 18.6.99.
8. Потапов, А.А. Метрологическое обеспечение
Тизм. уград
1100 1000 0,6168 1,1376
1100 1100 0,6262 1,1302
1100 1200 0,6354 1,1244
1100 1300 0,6443 1,1197
1100 1400 0,6529 1,1162
1100 1500 0,6612 1,1134
1100 1600 0,6692 1,1115
1100 1700 0,6768 1,1105
1200 1200 0,6389 1,1380
1200 1300 0,6472 1,1328
1200 1400 0,6552 1,1286
1200 1500 0,6631 1,1253
1200 1600 0,6704 1,1228
1200 1700 0,6776 1,1208
1200 1800 0,6845 1,1195
1300 1200 0,6427 1,1506
1300 1300 0,6504 1,1449
1300 1400 0,6578 1,1402
1300 1500 0,6652 1,1366
1300 1600 0,6722 1,1333
1300 1700 0,6789 1,1309
1300 1800 0,6847 1,1290
1300 1900 0,6918 1,1276
Тизм. , град
800 800 0,577 1,098
800 850 0,584 1,094
800 900 0,5907 1,089
800 950 0,5973 1,086
800 1000 0,6039 1,0833
800 1050 0,6101 1,0807
800 1100 0,6162 1,0786
800 1150 0,6222 1,0769
800 1200 0,628 1,0759
900 800 0,5836 1,1213
900 900 0,5957 1,111
900 1000 0,6075 1,1034
900 1100 0,6189 1,0974
900 1200 0,6298 1,093
900 1300 0,6402 1,0903
900 1400 0,6499 1,0885
900 1500 0,6592 1,0875
1000 900 0,601 1,13
1000 1000 0,6119 1,121
1000 1100 0,6227 1,1147
1000 1200 0,6324 1,1094
1000 1300 0,6419 1,1056
1000 1400 0,6512 1,1027
1000 1500 0,6599 1,1008
1000 1600 0,6683 1,10996
Таблица 1. Результаты расчетных параметров одного образца углеродного ПКМ
средств измерений ди-электрической проница- 9. Амитей Н., Галиндо В., Ву Ч. Теория и анализ фа-емости / А.А. Потапов, О.И. Гудков- М.: Изд-во зированных антенных решеток. М.: Мир, 1974.
ВНИИТИ, 1978. - 30 с. 458 с.
AUTOMATION OF DIAGNOSTIC METHODS FOR POLYMERIC COMPOSITE MATERIALS
© 2021 G.V. Dmitrienko, D.V. Mukhin
Ulyanovsk State Technical University, Separate Structural Unit «Institute of Aviation Technologies and Management», Ulyanovsk, Russia
The issues of automation of the PCM diagnostics process in laboratory and factory conditions, through the use phased array antennas.
Key words: Composite materials, diagnostics, automation DOI: 10.37313/1990-5378-2021-23-1-17-00
The study was carried out with the financial support of the Russian Foundation for Basic Research and the Government of the Ulyanovsk Region within the framework of the scientific project No. 18-48-732005\ 18
German Dmitrienko, Doctor of Technics, professor at the
Aircraft Engineering Department.
E-mail: dmitrienko.german@yandex.ru
Dmitry Mukhin, Candidate of Technics, Associate Professor
at the Aircraft Engineering Department.
E-mail: dmuhin123@mail.ru
