Automated Fiber Placement inspection: enabling a paradigm shift in quality control towards high-fidelity surface profilometry
Notice bibliographique
Résumé
Comparing manufactured parts to their engineering specifications is the basis for Quality Control. Traditionally, Geometric Dimensioning and Tolerancing (GD&T) standards define how engineering tolerances are used for generating fabrication specifications. Due to the complexities inherent to the composite layup process, Automated Fiber Placement (AFP) machines require a new paradigm of quality control. In addition to the traditional finished part dimension and quality reports, the AFP process requires a ply-by-ply inspection of the as-built laminate to ensure that each laydown remains within the manufacturing allowable specifications. To address this problem, Fives and the National Research Council Canada have proposed an In-Process Inspection system based on Optical Coherence Tomography (OCT) technology capable of performing high-resolution surface profilometry and automatic alignment of the as-manufactured measurements to the as-designed engineering model. With both an accurate surface profile and positioning of the measurement data in the CAD design reference, the differences can be analyzed to detect manufacturing anomalies and minimize process variability. Later on, this information has the fidelity required for an exact digital transformation of the process. This paper will review a few aspects of the Measurement System Analysis performed to validate the sensor’s reliability as well as review the high level methodology undertaken to establish the relationship between the IPI system’s sensor and the machine tool center point during fabrication. Finally, examples will be used to demonstrate the approach to obtain course, ply, and laminate level aggregations. Copyright 2021. Used by CAMX – The Composites and Advanced Materials Expo
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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».