Twee samenwerkende robots moeten de testtechnologie voor hoogwaardige materialen automatiseren en optimaliseren.
Structurele schade aan lichtgewicht componenten – zoals een botsing van een vogel op een vliegtuigvleugel – is vaak moeilijk te detecteren met conventionele niet-destructieve onderzoekmethoden. Twee nieuwe, autonome en synchroon werkende robots aan Universität Stuttgart moeten de testtechnologie voor multifunctionele hoogwaardige materialen automatiseren en optimaliseren.
James (Joined Automatic Material Evaluation System, links op de foto) en Maid (Mobile Automatic Inspection Device) maken deel uit van een flexibel dubbel robotsysteem. Tot nu toe moesten speciaal opgeleide medewerkers tijdens niet-destructief onderzoek handmatig het testgedeelte met echografie scannen.
Maar componenten worden groter en de vormen complexer. Handmatig testen wordt al snel tijdrovend en foutgevoelig. Dit kan ernstige gevolgen hebben, vooral in de vliegtuig- of voertuigbouw. Daarbij komt nog de toenemende flexibiliteit in de productie, waarbij elk werkstuk individueel mag zijn en zijn eigen gang kan volgen in een productiesysteem. Dan moet het ook mogelijk zijn om de eindtest op elk afzonderlijk werkstuk op elk punt in de testruimte uit te voeren.
De robots van elk ongeveer vier ton kunnen vrij in de ruimte worden verplaatst op luchtkussens. Een laservolgsysteem bepaalt nauwkeurig waar de twee zich op elk moment bevinden. James stuurt de testsignalen, Maid (uitgerust met gevoelige meettechnologie) ontvangt en evalueert ze.
De test omvat drie niveaus. Het robotplatform kan defecten lokaliseren en hun grootte en structuur bepalen, maar ook materialen karakteriseren en de betrouwbaarheid van een testverklaring classificeren. De robots helpen zo te beslissen of een onderdeel operationeel is en de levensduur ervan te voorspellen.
De universiteit doet momenteel proeven met lucht-ultrasone test. Dit wordt in de industrie nog niet veel gebruikt, maar het heeft een groot potentieel. Het a proces vereist namelijk geen koppelingsmiddel dat in de complexe sandwichdelen zou kunnen lopen. Verdere testmethoden zoals phased array ultrasoon testen, actieve thermografie, wervelstroomtesten, optische Speckle patroonafschuifinterferometrie en radar- en terahertz-methoden voor trillingsanalyse zullen in de loop van de tijd volgen.
Bovenal zijn beide robots in staat om te leren. In de toekomst moeten ze zelf hun weg vinden en de niet-destructieve componenttesten volledig automatisch uitvoeren. Hiertoe kunnen de robots handmatig (halfautomatisch) worden ingeleerd. Ook kan het 'leren' automatisch gebeuren door het maken van de padplanning uit CAD-gegevens op de computer.
De robots gebruiken optische scanners om de componentgeometrie vast te leggen, automatisch een scanpatroon te creëren en het juiste gereedschap te selecteren. Dergelijke intelligente systemen maken niet alleen het geautomatiseerd niet-destructief testen van componenten mogelijk, maar bieden ook waardevolle inzichten voor de continue optimalisatie van het testproces zelf.
Behalve door de Universität Stuttgart gebruiken de TU Dresden en de Universität Hamburg het systeem in het kader van de samenwerking gebruiken voor het testen van vezelcomposietstructuren. De opstelling staat open voor andere partners in binnen- en buitenland. De eerste gezamenlijke projecten zijn al gepland.
Studenten kunnen het systeem gebruiken als onderdeel van hun afstudeerscriptie of als onderzoeksassistent. Ze zijn met name afkomstig uit de vakgebieden lucht- en ruimtevaart, werktuigbouwkunde, elektrotechniek en informatica.
Foto: Max Kovalenko, Universität Stuttgart