Real-time monitoring of resin transfer molding using a grid of dielectric sensors
Izgara şeklinde dielektrik algılayıcı ile gerçek zamanlı reçine transfer kalıplama üretim usulünün izlenmesi
- Tez No: 216297
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. E. MURAT SÖZER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 113
Özet
Kalıp içine monte edilmiş ızgara şeklindeki elli dielektrik algılayıcı ile Reçine Transfer Kalıplama (RTM) üretim usulü izlenmiştir. Her bir algılayıcının alt ve üst plakaları arası reçine ile doldukça, algılayıcının elektrik kapasitesi artmaktadır; bu sayede kalıp içindeki reçine akışının izlenmesi mümkün olmaktadır. Kalıp tamamen dolduktan sonra, aynı algılayıcılar reçinenin kürleşme seviyesinin izlenmesinde kullanılırlar, çünkü kür seviyesi arttıkça reçinenin elektrik kapasitesi düşmektedir. Reçine akışının izlenmesi, üretim usulünün kontrolünde gerçek zamanlı veri olarak kullanılır; kür seviyesinin izlenmesi de kompozit parçanın yeterli mukavemet ve bükülmezlik değerlerine eriştikten sonra kalıbın ne zaman açılarak parçanın çıkartılmasına karar vermek için kullanılır. Daha önceki çalışmalarda, az sayıda dielektrik algılayıcısı tüm kalıp içinin izlenmesinde kullanılmıştır. Bu çalışmada deneysel olarak gösterilmiştir ki, geniş plakalı ya da doğrusal dielektrik algılayıcıları kullanıcıyı yanlış yönlendirebilir, çünkü bir algılayıcı ancak yüzey alanının ne kadarının reçine ile kaplandığını ölçebilir, reçinenin kalıp içinde nerede olduğunu algılayamaz. Bu yanlış anlama durumunu yok etmek ve yine de yeterince detaylı akış izlenmesine olanak vermesi için, bu çalışmada ızgara şeklindeki ufak dielektrik algılayıcıları kullanılmıştır. Izgaranın oluşturulmasında, uğraştırıcı bir usul olan her bir algılayıcının tek tek kalıba monte edilmesi yerine, dikey ve yatay elektrotlar kalıbın karşılıklı iki plakasına yerleştirilmiştir. Geliştirilen algılayıcı çalıştırma sistemi sayesinde, uğraştırıcı ve masraflı konvensiyonel yalıtılmış algılayıcı üretimine gerek kalmamıştır. Bazı RTM deneylerinde kullanılarak, geliştirilen algılayıcı sisteminin başarısı gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
A grid of fifty dielectric sensors is embedded in mold walls to monitor the Resin Transfer Molding (RTM) process. The capacitance of each sensor increases as resin occupies the space between the upper and lower sensor plates, making it possible to monitor mold filling. After complete mold filling, the same sensors are used to monitor the cure level of the resin since the capacitance decreases with curing. Monitoring of mold filling can be used as an in-situ data for a process control to prevent dry spots in the part; and monitoring of resin cure level can be used to determine the minimum time required before de-molding the part once the green strength and stiffness are achieved. In previous studies, a small number of dielectric sensors were used in an entire mold cavity. As experimentally shown in this study, these large-plate or lineal dielectric sensors may mislead the user since a sensor measures the total fraction of the sensor?s plate area occupied by resin but not the resin?s whereabouts on the sensor. To avoid ambiguity and yet maintain detailed flow monitoring, a grid of smaller dielectric sensors was used in this study. The grid was made at the projections of vertical and horizontal electrodes embedded in the two opposite mold lids, to avoid the complexity of embedding separate sensors. The developed sensor operation system eliminated the tedious and costly manufacturing of conventionally shielded sensors. The success of the developed sensor system was demonstrated in RTM experiments for several different case studies.
Benzer Tezler
- İnfrared termografi yoluyla metal yorulmasının gerçek zamanda analizi
Real-time analysis of metal fatigue using infrared thermography
MURAT SELEK
Doktora
Türkçe
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞİRZAT KAHRAMANLI
- Application of deep learning to classification of acoustic emission (ae) measurements for damage detection in composites
Kompozitlerdeki hasar teşhisi için akustik emisyon (AE) sınıflandırmasında derin öğrenmenin uygulanması
ŞEVKİ ONUR DORUK
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Mühendislik BilimleriDokuz Eylül ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE SAİDE SARIGÜL
- Deep convolutional neural network based representations for person re-identification
Kişiyi yeniden tanıma için derin evrişimsel sinir ağı tabanlı modeller
ALPER ULU
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- Analysis and implementation of optical fiber sensors for process monitoring of composite materials
Kompozit malzemelerde proses gözetimi amacıyla fiber optik sensörlerin analiz ve uygulaması
ANIL YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KIVILCIM YÜKSEL ALDOĞAN