Geri Dön

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

  1. Tez No: 216297
  2. Yazar: BEKİR YENİLMEZ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. E. MURAT SÖZER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Koç Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. İnfrared termografi yoluyla metal yorulmasının gerçek zamanda analizi

    Real-time analysis of metal fatigue using infrared thermography

    MURAT SELEK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞİRZAT KAHRAMANLI

  2. 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

    İngilizce

    2021

    Mühendislik BilimleriDokuz Eylül Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE SAİDE SARIGÜL

  3. 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

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAZIM KEMAL EKENEL

  4. Türkiye'de su hakkı

    The right to water in Turkey

    YILDIZ AKEL ÜNAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    HukukGalatasaray Üniversitesi

    Kamu Hukuku Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDOĞAN BÜLBÜL

  5. 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

    İngilizce

    2016

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. KIVILCIM YÜKSEL ALDOĞAN