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Enregistrement W4398763039 · doi:10.58286/29933

Inline Monitoring of continous Ultrasonic Welding Processes of Thermoplastic Composites via a custom polyCMUT based Ultrasound Array

2024· article· en· W4398763039 sur OpenAlexafffund
Dominik Görick, Jonas Welsch, Carlos D. Gerardo, Michael Kupke, Edmond Cretu, Robert Rohling

Notice bibliographique

Revuee-Journal of Nondestructive Testing · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasonics and Acoustic Wave Propagation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInstitute for Computing, Information and Cognitive SystemsBundesministerium für Bildung und ForschungCMC Microsystems
Mots-clésWeldingUltrasonic weldingUltrasonic sensorMaterials scienceAerospacePlastic weldingPiezoelectricityMechanical engineeringFriction weldingUltrasonic testingAcousticsComposite materialEngineeringArc weldingFiller metalAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ultrasonic welding (UW) of thermoplastic composites (TCs) is an emerging technology in the field of composite joining techniques in the aerospace sector. Through a mechanical oscillator, ultrasound at a frequency of 20kHz is induced into the material via a welding horn, where microscopic friction and damping effects melt the thermoplastic. Under further pressure the weld area cools down, permanently joining both parts together. Like all joining processes in the aerospace industry the resulting joints need to be tested for their quality and structural integrity. The traditional testing method using water-coupled ultrasound includes extra steps. This process could be considerably improved by assessing the quality of the weld directly after or even during the welding process, allowing for immediate rework or discard of the parts in question. Ultrasound is still the best solution for this quality assessment, being inexpensive, well understood, and able to create B-Mode images, allowing a look into the cross-section of the weld. However, there are several major problems: To increase the system complexity as little as possible it is necessary to attach the ultrasound unit next to the welding equipment, and as close to the welding horn and compactor as possible to save space and keep the end- effector manoeuvrable. This brings problems for classic piezoelectric ultrasonic arrays: The low welding frequency and its resonance modes reach into the lower resonance modes of the piezoelectric sensors leading to immense noise, hiding any potential echo from the welding zone. Classic piezoelectric crystals are also very brittle and can suffer damage from sustained exposure to this violent environment. The authors present a novel solution: a custom-made polymer-based capacitive micromachined ultrasonic transducer array (polyCMUT). polyCMUTs are tiny drums with two electrodes. One on the bottom and the other suspended over a cavity sandwiched between two layers of polymers. By applying a DC-bias an electrical field is created and the membrane is set under tension. If then an AC voltage is applied, the strength of the electric field decreases, allowing the membrane to snap back into its original position. If done at the resonance frequency of the membrane, a strong ultrasonic signal is created. To receive this signal the polyCMUT is charged with a DC-bias, allowing it to receive the echo of the transmitted signal by measuring the changing capacitance. Not only is the polymer robust and inexpensive to fabricate, the general architecture of CMUTs also allows a design where the first mode of resonance is the actual mode the CMUT is operating in. By designing for a resonance frequency over 5 MHz all noise from the initial welding process is ignored, leading to a working pulse echo imaging system. The array is then mounted onto a PEEK block attached to the compactor unit of the welding end-effector. This publication is intended to present initial results, the design process of the custom array and the tests leading there.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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