In-Process Surface Analysis of a Sub-Scale Aerospace Component
Notice bibliographique
Résumé
Comparing manufactured parts to their engineering design definition is the basis for Quality Control. Traditionally, Geometric Dimensioning and Tolerancing (GD&T) standards define how fabrication specifications are generated from the design intent. Due to the additive nature of the composite layup process, the Automated Fiber Placement (AFP) process requires a new paradigm for quality control to realize its full potential. To ensure the traditional GD&T part dimensional verification standards are met for the finished the part, the AFP process requires a ply-by-ply inspection of the as-built laminate to ensure that each layer in the ply stack conforms with the manufacturing allowable specifications. Each ply can be considered as an individual part which must be carefully inspected and mated with the other plies in the stack to form a composite assembly. Evaluating each ply as its own part introduces complexity and significant overhead to the composite layup process.To address this shortcoming, Fives and the Canadian National Research Council have proposed an In-Process Inspection (IPI) system based on Optical Coherence Tomography (OCT) technology that can perform high-resolution surface profilometry simultaneous to layup. Previous presentations about this technology have demonstrated how surface profile measurements and a rigorous sensor spatial calibration procedure are key enablers to accurately capture the layup surface. Furthermore, the methodology to automatically align the as-manufactured measurements to the as-designed engineering model was demonstrated as a key step to compare fabrication data to the CAD design reference.This paper will build on the previously described work and outline the feature detection engine of the IPI platform to locate and measure gaps, laps, tow-end location, and topical defects. A comprehensive feature detection sub-system must employ many layers of detection granularity. In this work, tow, course, ply, and volumetric level features are classified and regionally quantified as defects based on the Digital Ply Book provided by the Fives ACES Offline Programing software. A sub-scale component with features typical of aerospace parts will be used to demonstrate the technology. Preliminary results and several relevant disposition strategies will be described.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».