JP2004082644A - Intellectual molding system for thermosetting resin molding material and intellectual composing method therefor - Google Patents

Intellectual molding system for thermosetting resin molding material and intellectual composing method therefor Download PDF

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逢坂 勝彦
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To restrain the generation of residual stress without reducing production efficiency. <P>SOLUTION: The intellectual molding system for a thermosetting resin composite material comprises an autoclave 3, a calculator 7, an adjusting device 4 for adjusting the environmental temperature T<SB>1</SB>in the autoclave 3, a molding object 9 to be formed of a thermosetting resin composite material in the autoclave 3, a first temperature measuring device 13 for measuring the environment temperature T<SB>1</SB>, and a second temperature measuring device 15 for measuring the target temperature T<SB>2</SB>of the molding target 9. The calculating device 7 obtains a parameter by calculation, making the thermal balance equation a simultaneous equation for a plurality of times. On the basis of the same equation, an expected target temperature after the present time is calculated, based on which a control value 19 for controlling the environment temperature is output. Based on the present physical quantities out of and within its own learned, the future physical quantities out of and within its own are controlled according to a physical law to precisely control the molding of the thermosetting resin composite material so far hard to be controlled. Such a control is almost imppossible without calculation. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、熱硬化樹脂系複合材の知的成形システム、及び、その知的成形方法に関し、特に、船体構造、航空機構造、風車翼のような大型構造物を製造する熱硬化樹脂系複合材の知的成形システム、及び、その知的成形方法に関する。
【0002】
【従来の技術】
樹脂と強化繊維が複合する熱硬化性強化複合材は、その用途が多方面に拡大している。その用途として、船体構造、航空機構造、風車翼のような大型構造物に対する適用が注目されている。熱硬化樹脂系複合材料の成形技術として、加圧下で加熱するオートクレーブ成形が知られている。
【0003】
複合材料のオートクレーブ成形過程は、昇温工程と、温度保持工程と、冷却工程とから形成されている。図10(a)は、標準的な温度サイクルを例示している。硬化過程では、一般的に発熱的化学反応が生じている。硬化材料は、オートクレーブの中の環境温度に基づく加熱と自己発熱に基づく加熱とを受ける。このような両加熱が複合して、図10(b)に示されるように、過加熱に基づく過昇温現象が生じる。このような過昇温は、成形後のCFRP(炭素系)又はGFRP(ガラス系)の強度の低下を招く。過昇温実験によれば、圧縮強度と層間せん断強度が低下することが知られている。昇温速度が遅くなれば過昇温が回避されるが、昇温速度が遅くなれば成形時間が長くなる。従来、成形対象物に取り付けられた温度センサの計測値に基づいて制御が行われ、成形対象物が望ましい温度に保たれる「物温制御」が一般に実行されてきたが、成形対象物が厚い場合には単位面積あたりの発熱量が大きくなって、オートクレーブの冷却能力では十分に制御することができない恐れがある。
【0004】
熱硬化性樹脂は、一般的には、硬化の際に硬化収縮を起こす。硬化温度から常温に移行する過程では、熱膨張差に起因して熱収縮が起きる。このような樹脂の体積変化は、FRPの残留応力の原因になっている。樹脂の比体積変化に含まれる硬化収縮と熱膨張による残留応力のFEM解析が、比体積変化から予測される膨張収縮率に代えられて用いられて、本発明者により解析された。硬化度が40%に達した時点で樹脂の流動性が完全になくなることが仮定された解析の結果では、マトリックス樹脂はカーボン繊維に比べて収縮量が多く、引張応力が複合材料の中で働いている。昇温速度として0.2゜C/minと2.0゜Cが選択された解析試験では、0.2゜C/minの残留応力は、2.0゜C/minの残留応力の半分であった。
【0005】
残留応力は、成形体に亀裂のような欠陥を発生させる。生産効率を低下させる温度上昇速度の過度の抑制は、亀裂欠陥発生の抑制のためには実用的な解決を与えない。生産効率を考えた昇温速度で硬化を促進し、且つ、過昇温現象を発現させないことが望まれる。過昇温を検出してオートクレーブを冷却してその雰囲気温度を低下させる物温制御は知られている。物温制御は、亀裂欠陥の発生を有効に抑制することができない。過昇温現象を発現させない昇温アルゴリズムの必要性は気づかれているが、昇温アルゴリズムの具体案は開示されていない。
【0006】
生産効率を低下させずに過昇温と残留応力を抑制する技術の確立が求められる。
【0007】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の課題は、生産効率を低下させずに過昇温と残留応力を抑制する技術を確立することができる熱硬化樹脂系複合材の知的成形システム、及び、その知的成形方法を提供することにある。
【0008】
【課題を解決するための手段】
その課題を解決するための手段が、下記のように表現される。その表現中に現れる技術的事項には、括弧()つきで、番号、記号等が添記されている。その番号、記号等は、本発明の実施の複数の形態又は複数の実施例のうちの少なくとも1つの実施の形態又は複数の実施例を構成する技術的事項、特に、その実施の形態又は実施例に対応する図面に表現されている技術的事項に付せられている参照番号、参照記号等に一致している。このような参照番号、参照記号は、請求項記載の技術的事項と実施の形態又は実施例の技術的事項との対応・橋渡しを明確にしている。このような対応・橋渡しは、請求項記載の技術的事項が実施の形態又は実施例の技術的事項に限定されて解釈されることを意味しない。
【0009】
本発明による熱硬化樹脂系複合材の知的成形システムは、オートクレーブ(3)と、計算器(7)と、オートクレーブ(3)の中の環境温度Tを調節する調節器(4)と、環境温度Tを計測する第1温度計測器(13)と、オートクレーブ(3)の中の熱硬化樹脂系複合材から形成される成形対象(9)の対象温度Tを計測する第2温度計測器(15)とを構成している。計算器(7)は、熱収支方程式:dT/dt=P・(T−T)+P・r(T,α)
:パラメータ
:パラメータ
r:既知である硬化反応速度
α:既知の硬化度
を複数の時刻の方程式として連立化することによりパラメータを計算により求め、且つ、その同じ方程式に基づいて現在時刻以降の予測対象温度を計算し、その予測対象温度に基づいて環境温度を制御するための制御値(19)を調節器(4)に出力する。
【0010】
外部から与えられる熱によって自らが放出する熱(内部熱)に基づく物理的現象である2位置(外部と内部)の温度の差を実質的にリアルタイムに計測し、自己の硬化熱と雰囲気から与えられる熱に基づいて現在時刻以降の既述の温度差を予測し、成形対象の温度を設定温度に漸近的に近づかせる知的制御が可能になる。ここで知的制御とは、自己外と自己内の現在の物理量を知って物理法則に従って自己外の未来の物理量と自己内の未来の物理量を制御することであり、物理法則の初期条件の変更制御であり、単なるフィードバック制御でなく、且つ、単なるフィードフォアワード制御ではない。経験則は重要であるが、基本的に物理法則による制御が実行され、より厳密に設定温度に漸近する制御が可能であり、制御が困難であった熱硬化樹脂系複合材の高性能の物性を高精度に得ることができる。
【0011】
硬化度αは、硬化速度dα/dtを温度と硬化度αの関数として表記する硬化反応速度式を積分することにより計算器(7)により求められる。硬化度αは、成形対象(9)の内部歪を計測する光ファイバ歪センサ(15)により補正することが可能である。
【0012】
第1温度計測器(13)と第2温度計測器(15)の他に、光ファイバー歪センサ(15)が用いられることが好ましい。温度の計測位置は2位置に限られない。計測位置の多数化は、より数が多い連立方程式を構成してその計算精度をより高くする。光ファイバー歪センサは、ファブリペロー干渉計型が好適に用いられる。第1温度計測器(13)はオートクレーブ(3)の中の雰囲気ガスの温度を計測し、第2温度計測器(15)は成形対象の表面又は内部の特定位置の温度を計測する。
【0013】
本発明による熱硬化樹脂系複合材の知的成形方法は、オートクレーブ(3)中の雰囲気温度を上昇させるステップと、オートクレーブの中の雰囲気温度Tを計測するステップと、オートクレーブの中の成形対象(9)の対象温度Tの変化を記述する熱収支方程式に基づいて現在時刻以降の成形対象(9)の予測温度を計算するステップと、予測対象温度の最高値が許容最高温度を越えている場合に、温度上昇速度を小さくした場合の予測対象温度を計算し、その最高値が許容最高温度を越えない条件のもとで、最大の昇温速度を探索するステップと、予測対象温度の最高値が許容最高温度を越えている場合に、その探索された昇温速度に基づいて雰囲気温度Tを調節計(4)により制御するステップと、所定の硬化温度に達した時点で雰囲気温度を一定に保つステップと、硬化度αが所定の値に達した時点で雰囲気温度を降下させるステップとから構成されている。
【0014】
自己外と自己内の現在の物理量を知って物理法則に従って自己外の未来の物理量と自己内の未来の物理量を制御する知的制御により、制御が困難であった熱硬化樹脂系複合材の成形を高精度に制御することができる。
【0015】
成形対象(9)の歪みを計測するステップと、歪みの変化が小さくなる時点に対応する硬化収縮完了時点(P)を計算器(7)により計算するステップと、硬化収縮完了時点(P)に基づいて移行ステップの終了時刻を定めるステップとが効果的に追加される。このような2つのステップにより知られる硬化収縮完了時点(P)は、移行ステップの終了時点を的確に予測する重要なデータである。
【0016】
歪みの時間に関する1階微分を計算器により計算するステップと、歪みの時間に関する2階微分を前記計算器により計算するステップとが更により効果的に追加される。硬化収縮完了時点は、オートクレーブ雰囲気温度が一定に保持される温度保持ステップで、1階微分が概ね零に近づき、且つ、その2階微分がピークに達した時点として同定される。歪みの1階微分と2階微分の変化の追跡は、硬化収縮終了時点をより厳密に知ることにより温度を降下させる降下ステップの開始をより厳密に制御するための重要なデータになる。そのような厳密な制御のために必要である計測器(15)としては、ファブリペロー干渉計型光ファイバーが最適である。
【0017】
歪みは、硬化収縮による歪みと熱膨張収縮による歪みとから構成される。従って、比体積は、温度と硬化度とを変数とする2変数関数で記述される。オートクレーブ雰囲気温度が一定に保持される温度保持ステップで、歪みが一定値になる時点は、高精度に硬化収縮時点に同定される。硬化収縮終了時点の硬化度は、比体積を記述する式より、温度のみに依存して一意に決定される。硬化収縮終了時点を知ることにより、その時点の硬化度を正確に知ることができ、硬化反応速度式の積分により求められる硬化度の誤差を補正することができる。このことにより、硬化終点を高精度に判定することができ、硬化時間を必要最小限に抑えて、生産効率を高めることができる。
【0018】
本発明による熱硬化樹脂複合材の知的成形システムは、オートクレーブ(3)の中の雰囲気温度を上昇させるステップと、所定の硬化温度に達した時点で雰囲気温度を一定に保つ温度保持ステップと、オートクレーブ(3)の中の雰囲気温度を計測するステップと、オートクレーブ(3)の中の成形対象の対象温度を計測するステップと、硬化反応速度式を積分して硬化度αを求めるステップと、成形対象の内部歪を光ファイバ歪センサにより計測するステップと、内部歪の時間1階微分を計算するステップと、内部歪の時間2階微分を計算するステップと、オートクレーブ雰囲気温度が一定に保たれる温度保持ステップで、時間1階微分が安定的に零値状態になった後に時間2階微分がピーク値に達する時点を探索するステップと、その時点を硬化収縮終了時点(Q)として同定するステップと、硬化反応速度式を積分して求めた硬化度αを硬化収縮終了時点(Q)に対応した硬化度に置換えて補正するステップと、補正された硬化度αを起点として、再度に硬化反応速度式を積分して硬化度αを求めるステップと、硬化度αが所定の値に達した時点で雰囲気温度を降下させるステップとから構成されている。硬化収縮終了時点(Q)に基づいて硬化度を補正し、温度の降下を開始させる時点を高精度に判定することにより、製品物性を高め、且つ、硬化サイクル時間を合理的に必要最小限に抑えることができる。
【0019】
【発明の実施の形態】
図に対応して、本発明による熱硬化樹脂系複合材の知的成形システムの実施の形態は、オートクレーブが温度サイクル制御器とともに設けられている。そのオートクレーブ1は、図1に示されるように、温度サイクル制御器2により温度と圧力の調整を受ける。オートクレーブ1は、圧力容器3を構成している。温度サイクル制御器2は、温度調節器4を有している。温度サイクル制御器2は、運転制御プログラム5を有している。温度調節器4は、運転制御プログラム5に従って動作し、圧力容器3の中の加圧媒体6の温度を制御する。温度サイクル制御器2は、更に、知的成形制御プログラムを有する計算器7を構成している。運転制御プログラム5と計算器7との間には、データのやり取りのためのネットワーク内共有ファイル8が介設されている。
【0020】
熱硬化成形対象9は、圧力容器3の中のに、成形治具11とフィルム又はシート状のバッグ材12で気密包装され、その内部が減圧された状態に置かれている。温度測定のために、第1温度計測器13と、第2温度測計測器14とが用いられる。更には、他の温度計測が追加される。成形対象9の内部歪測定のために、光ファイバ歪センサ15が用いられる。第1温度計測器13は、圧力容器3の中の雰囲気温度Tbを測定する。第2温度計測器14は、熱硬化成形対象9温度Tcを測定する。追加される温度計測器は、成形対象9の他の位置と成形治具11の温度を測定する。光ファイバ歪センサ15は、樹脂の硬化収縮と熱膨張差による体積変化に伴う成形対象9の内部歪を測定する。
【0021】
温度サイクル制御器2は、記録計17を更に有している。記録計17は、第1温度計測器13が出力する雰囲気温度Tbと、第2温度計測器14が出力する成形対象9の温度Tcと、追加される温度計測器が出力する成形対象9の他の位置と成形治具11の温度と、光ファイバ歪センサ15が出力する成形対象9の内部歪を記録する。
【0022】
このように計算され記録される温度と歪みから形成される計測データ18は、ネットワーク内共有ファイル8に記録され共有化され、更に、計算器7に送信される。計算器7は、計測データ18に基づいて最適昇温サイクルを計算して設定値データ19を生成する。設定値データ19は、ネットワーク内共有ファイル8で共有化され更に計測データ18により温度調節器4に送信される。温度調節器4は、設定値データ19に基づいて圧力容器3の中の雰囲気温度Tbを制御する。
【0023】
図2は、複数部位間の熱伝導を示している。加圧媒体6の第1代表的部位21とバッグ材12の外側表面の第2代表的部位22との間の熱伝導により、第2代表的部位22は加圧媒体6から圧力容器3の熱を受取って温度Tfを有する。バッグ材12の第2代表的部位22と熱硬化成形対象9の第3代表的部位23との間の熱伝導により、第3代表的部位23はバッグ材12から熱を受取って温度Tcを有する。成形治具11の第4代表的部位24と熱硬化成形対象9の内側表面との間の熱伝導により、第4代表的部位24は熱硬化成形対象9又は加圧媒体6から熱を受取って温度Tmを有する。熱硬化成形対象9の中の任意の1点領域25は、硬化収縮変形と熱膨張差による変形を受けて、そこに歪み力が発生する。温度Tbが、制御されることになる。
【0024】
計算器7には、次に述べられる数式群が記載されている。図3は、領域ごとの物性値を示している。バッグ材12と熱硬化成形対象9と成形治具11の物性値は、下記の記号で示される。
バッグ材12の物性値:
If:バッグ材12の厚さ[m]
Cpf:バッグ材12の比熱[J/kg・K]
ρf:バッグ材12の密度[kg/m
熱硬化成形対象9の物性値:
Ic:熱硬化成形対象9の厚さ[m]
Cpc:熱硬化成形対象9の比熱[J/kg・K]
ρc:熱硬化成形対象9の密度[kg/m
成形治具11の物性値:
Im:成形治具11の厚さ[m]
Cpm:成形治具11の比熱[J/kg・K]
ρm:成形治具11の密度[kg/m
【0025】
更に、他の物性値が下記の記号で示される。
h:バッグ材12と成形治具11の表面近傍の境膜伝熱係数[W/m・K]
ht:加圧媒体6の全部材表面に対する総括伝熱係数[W/m・K]
t:時間[s]
Q:単位プリプレグ質量当たりの反応熱[J/kg]
r(Tc,α):硬化反応速度(s−1)(後述される)
α:硬化度[無次元](後述される)
【0026】
加圧媒体6から熱硬化成形対象9に伝達される入熱量は、次式で与えられる。2ht(Tb−Tc)[J/m・s]
部材熱量の増加は、次式で与えられる。

Figure 2004082644
反応熱は、次式で与えられる。
Ic・ρc・Q・r(Tc,α)[J/m2・s]
【0027】
ここで、合理的に次式が近似的に仮定される。
dTf/dt=dTc/dt=dTm/dt
この仮定に基づけば、
Figure 2004082644
この式は、次式で簡素に表現される:
A・(dTc/dt)=2ht(Tb−Tc)+B・r(Tc,α)・・・(1)
ここで、Aは1つの定数として扱われ、Bは他の1つの定数として扱われる。
A=If・Cpf・ρf+Ic・Cpc・ρc+Im・Cpm・ρm
B=Ic・ρc・Q
式(1)の中のα(=∫(dα/dt)dt)は、後述されるように常態的に計算されていて既知である。
【0028】
式(1)のパラメータA,Bは、次に記述されるように求められて既知になる。既述の第1温度計測器13と第2温度計測器14とによりTb,Tcを昇温過程で一定周期(nΔt:nは1,2・・・)で計測することにより下記の3つの値を知ることにより決定される。
δT(n) ← Tb(n)−Tc(n)
dTc/dt|(n) ← (Tc(n)−Tc(n−1))/Δt
(n) ← r(Tc(n),α(n)
【0029】
このような計測される値に基づいて、n=1以降のnについて、下記連立方程式計算器7でリアルタイムに解かれて、2ht/Aと、B/Aが求められる。
δT(n)・2ht/A+r(n)・(B/A)=dTc/dt|(n)
δT(n−1)・2ht/A+r(n−1)・(B/A)=dTc/dt|(n−1)
【0030】
このように決定される2ht/Aと、B/Aが用いられて、以降のTcの予測が可能である。
dTc/dt=(2ht/A)・(Tb−Tc)+(B/A)・r(Tc,α)・・・(2)
Tbについて種々の昇温速度を仮定して、式(2)からTcの変化を予測することにより、温度Tcの最大値が許容値を下回るような温度Tbの昇温速度が探索され、Tbが新たに設定される。このTbの設定は、時間間隔Δtの程度の間隔で、実質的にリアルタイムで実行され得る。このような設定のアルゴリズムが、時間的に実質的に連続的に繰り返され、希望する昇温速度を熱硬化成形対象9に与えることができる。
【0031】
硬化度αの硬化速度dα/dtは、Springer らの熱化学モデル(P.R.Ciriscioli and G.S.Springer. ”Smart Autoclave Cure of Cpmposites”, Technomic Publishing Co. Inc.,1990)により定式化されている。dα/dt=(H/H)・(1/H)・(dQ/dt)・・・(3)
αは、0と1の間の無次元変数であり、100が乗じられて%で表され得る。Hは等速昇温の示差熱走査分析で得られる全反応熱であり、Hは等温加熱の示差熱走査分析で得られる反応熱であり、dQ/dtは発熱速度である。ここで、等温反応速度dβ/dtが以下にに定義される。
【0032】
dβ/dt=(1/H)・dQ/dt)
dβ/dtは、温度T(K)とβの関数として次式で表される。
dβ/dt=(k+kβ)・(1−β)
=Aexp(−E/RT)
=Aexp(−E/RT)
ここで、A,A,E,E,m,nは定数であり、Rは気体定数である。βに関する微分方程式からβが求められdβ/dtが決定され、dβ/dtに基づいて硬化速度dα/dtが求められ、硬化速度の積分により、硬化度αが求められる。
【0033】
光ファイバ歪センサ15としては、下記(1)又は(2)のセンサが好適に用いられ得る。
(1)EFPI−FOSSII−04−P−E(Fiber & Sensor Technologies 社製)
(2)FOS−50003−N (FISO Technologies 社製)
これらは、いずれもがEFPI(Extrinsic Fabry−Perot Interferometer,外因性ファブリ・ペロー型干渉計)であり、入出力側光ファイバーと反射側ファイバーとが器具本体に固定されて装着され、両ファイバーの間には空隙が与えられ、両ファイバーの対向端面が平行平面に形成されてファブリ・ペロー干渉計が形成され、隙間の間隔の変動による干渉光の量又はピーク波長の変動に基づいて、歪を測定する周知の高性能・高精度計測器である。
【0034】
硬化度は、誘電センサにより直接的に計測され得る。誘電センサは、硬化度に対応するイオン粘度を計測する周知の計測器である。誘電センサは、硬化に起因して生じる電気分極に対応する電気的センサ応答の位相のずれと振幅を計測し、その位相のずれと振幅とに基づいて比誘電率ε(=ε’−iε”)の虚数部として定義される損失係数ε”を求め、ε”=ρ/(ω・ε)で表される関係式で定められるイオン粘度(=(1/ρ)・オームcm)を計測する。ここで、ρはイオン伝導率、ωは印加電場の角速度、εは真空中の誘電率である。その硬化度は、光ファイバ歪センサにより補正され得る。発明者らは、特定の熱硬化樹脂を用いて、硬化過程の比体積の変化を測定し、比体積を温度と硬化度の関数として記述する式を導出し、硬化度が一定の値に達した時点で硬化収縮が終了し、硬化温度が一定に保たれている領域にある場合に、比体積も一定になることを見出した。この時点は、光ファイバ歪センサにより検出される。この時点の硬化度は温度に依存して一意に定まり、この時点の硬化度を正確に算出することができる。
【0035】
本発明による熱硬化樹脂系複合材の知的成形方法の実施の形態は、下記ステップにより実行される。
ステップ1:
成形対象物体の複数箇所に温度計特に2つの温度計である第1温度計測器13と第2温度計測器14とが配置され、温度Tbと温度Tcが計測される。更に、光ファイバ歪センサ15が配置され、歪みが測定されることは好ましい。
【0036】
ステップ2:
時間を関数とする設定温度T(t)が、計算器7に理想的に設定される。その温度設定が理想的であることは、過去の事例的経験又は理論的解析から分かっていて、特に、硬化反応熱発生に起因する急激な温度上昇が悪影響を与えることが分かっている。
【0037】
ステップS3:
硬化度αは、計算器7の中にプログラム化されている硬化反応速度式(3)に基づいてリアルタイムに計算されている。又は、硬化度は過去の事例から経験則的に得られ、温度と時間の関数として知られていて、その硬化度αは温度と時間とに対応する値としてテーブル化されている。計算器7は、そのようなテーブルを有している。硬化度αは、更には、誘電センサにより直接的に計測され得る。硬化速度は、硬化度から求められる。その硬化度αは、光ファイバ歪センサによりその値が補正され得る。
【0038】
ステップS4:
温度差(Tb−Tc)が、計算器7により求められる。複数時刻の実測値に基づく連立方程式(1)又は式(2)により、ht/AとB/Aの2つのパラメータが計算器7により計算されて高精度に決定される。式(2)のαは既に求められていて、r(Tc,α)が既知になっている。
【0039】
ステップS5:
その計算により総括電熱係数htと他のパラメータ(単位面積・硬化速度当たりの反応熱量Q)が決定されれば、式(1)に基づいて任意の時刻の温度変化dTc/dtが計算され、その積分により任意の時刻の温度Tcが計算により求められる。Tbについて種々の昇温速度を仮定してその計算を繰り返すことにより、昇温速度に依存したTcの最大値Tcmaxが求められる。
【0040】
ステップS6:
設定された温度サイクルの通りにTbを昇温させた場合に、TcmaxがTcの許容最高温度を越えると予想される場合には、TcmaxがTcの許容最高温度を越えない範囲で最大の昇温速度を選択し、その昇温速度に基づいて設定温度Tbを設定し直す。式(2)には硬化反応熱が組み込まれているので、硬化反応熱が組み込まれている式(2)が算出する予測温度に対応して、圧力容器3の中の加圧媒体6の温度を制御することにより、温度Tcを式(2)が予測する温度に調整することができ、特に温度Tcが許容最高温度を越えることがないように常態的に制御することができる。その後に、Tbが設定された硬化温度(保持温度)に達した時点で、一定温度の保持され、更にその後に、硬化度αが硬化終点を示す所定の値に達した時点で、設定された昇温速度でTbの降温が開始される。硬化度αがその値に達する以前の段階で、光ファイバ歪センサの計測値に基づいて、硬化度αの値を補正することができる。
【0041】
実施例:
カーボン繊維/耐熱タフエポキシ系樹脂プリプレグ(三菱レイヨン社製:MR50K/#982)の88プライの内部に、既述の光ファイバセンサが埋め込まれ、オートクレーブ成形され、オートクレーブ成形過程の内部状態センシング(硬化モニタリング)が本発明者により試みられた。
【0042】
図4は、本発明による熱硬化樹脂系複合材の知的成形方法により温度制御された硬化過程の実測データを示している。横軸は分を示し、左側縦軸は温度と硬化度(%)を示し、右側縦軸は歪を示している。点線表示の曲線(イ)は、標準的な設定温度を示している。曲線(ロ)は、成形対象の実測温度Tcを示している。曲線(ハ)は、比体積の計算式から計算された比体積を示している。曲線(ニ)は、硬化反応速度式から求められた硬化度を示している。曲線(ホ)は、光ファイバ歪センサにより測定された歪みを示している。曲線(ヘ)は、硬化収縮終了時刻を示している。硬化度は、最終的に1(100%)に漸近する。
【0043】
公知技術によれば、図10(b)に示されるように、硬化反応に伴う発熱により突然的に過昇温になることがあるが、本発明による熱硬化樹脂系複合材の知的成形方法によれば、図4の曲線(ロ)に示されるように、設定温度(イ)を越えて高く上昇することはない。
【0044】
図5は、本発明による熱硬化樹脂系複合材の知的成形方法の実施の他の形態を示している。図5に示されるように、オートクレーブ3の加圧媒体6の温度制御(ト)の温度上昇速度をより緩やかに設定すれば、硬化反応熱の影響を受けて、制御対象温度(ロ)が設定温度(イ)を上回ることがあるが、その過昇温の程度は小さい。本発明による熱硬化樹脂系複合材の知的成形方法によれば、図6に示されるような急峻な硬化反応速度(cure rate)(チ)が現れず、過昇温と残留応力を効果的に抑制することができる。
【0045】
図4は、曲線(ホ)により示される歪みの変化が概ね零になる時間領域に硬化収縮点Pが存在していることを示している。図7は、比体積(Specific Vol.)の変化曲線を追加的に示す一般的なグラフである。適正に制御される温度上昇曲線が変化しない時間領域に入った後に、比体積曲線(チ)も変化しない状態に入る。比体積と歪みとが一定値になる時点は、硬化収縮終了時点Pに概ね一致している。硬化は、硬化収縮終了時点の後に更に進む。硬化度が1(100%)に十分に近づた点Qを温度保持ステップ終了時点とし、温度降下の制御が開始される。
【0046】
図8は、硬化収縮終了時点をより厳密に知ることができる手段を示し、本発明者により見出された比体積の温度と硬化度に対する依存性から求められた硬化過程の比体積変化示している。図8は、比体積の時間1階微分変化曲線(リ)と比体積の時間2階微分変化曲線(ヌ)とを更に追加的に示している。時間1階微分変化曲線(リ)が一定値を維持した後に急減する時点に遅れて、時間2階微分変化曲線(ヌ)が発散的にピーク値を示す。そのピーク値を示す時点は、硬化収縮終了時点Qに高精度に一致している。時間1階微分変化曲線(リ)が安定的に零を維持する無変化状態(ル)に入ったことが確認された後に、時間的に遡って時間2階微分変化曲線(ヌ)がピーク値を持つ時点を探索することにより、硬化収縮終了時点Qを高精度に見定めることができる。
【0047】
図9(a),(b)は、歪み(Strain)と、歪みの時間1階微分変化曲線(オ)と、歪みの時間2階微分変化曲線(ワ)とをそれぞれに示している。歪みの1階微分と2階微分は、
dS/dt={S(t)−S(t−Δt)}/Δt
dS/dt={dS(t)/dt−dS(t−Δt)/dt}/Δt
により求められる。Sは歪を表わす。Δt=2分の場合は(a)で、Δt=20分の場合は(b)で示されている。Δt=2分では、硬化収縮終了時点Qとの間に実用的な相関性は見られないが、Δt=20分では、時間1階微分変化曲線が安定的に零を維持する無変化状態に入ったことが確認された後に、時間的に遡って時間2階微分変化曲線がピーク値を持つ時点を探索し、更にその時点よりΔT(20分)遡った時点を硬化収縮終了時点Qとして定めることができる。図11と図12は、既述の制御手順を記述するフローチャートを示している。
【0048】
【発明の効果】
本発明による熱硬化樹脂系複合材の知的成形システム、及び、その知的成形方法は、生産効率を低下させずに反応熱による温度の異常上昇と硬化収縮による残留応力を抑制する技術を確立することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】図1は、本発明による熱硬化樹脂系複合材の知的成形システムの実施の形態を示すシステムブロック図である。
【図2】図2は、成形装置を示す断面図である。
【図3】図3は、温度測定位置示す断面図である。
【図4】図4は、温度変動と硬化度等との関係を示すグラフである。
【図5】図5は、3つの温度変動を示すグラフである。
【図6】図6は、公知の温度変動と硬化速度を示すグラフである。
【図7】図7は、温度変動と比体積の一般的な関係を示すグラフである。
【図8】図8は、比体積変化と硬化収縮終了時点の相関性を示すグラフである。
【図9】図9(a),(b)は、歪みと硬化収縮終了時点の相関性をそれぞれに示すグラフである。
【図10】図10(a),(b)は、公知の設定温度と実測温度をそれぞれに示すグラフである。
【図11】図11は、本発明による知的成形制御手順の実施の形態を示すフローチャートである。
【図12】図12は、本発明による知的成形制御手順の実施の他の形態を示すフローチャートである。
【符号の説明】
3…オートクレーブ
4…調節器
6…加圧媒体
7…計算器
9…成形対象
13…第1温度計測器
15…第2温度計測器
19…制御値[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
TECHNICAL FIELD The present invention relates to an intelligent molding system for a thermosetting resin-based composite material and an intelligent molding method thereof, and particularly to a thermosetting resin-based composite material for manufacturing a large structure such as a hull structure, an aircraft structure, and a windmill blade. And an intelligent molding method for the same.
[0002]
[Prior art]
The use of the thermosetting reinforced composite material in which a resin and a reinforcing fiber are composited is expanding in various fields. As an application thereof, application to a large structure such as a hull structure, an aircraft structure, and a windmill wing has attracted attention. Autoclave molding in which heating is performed under pressure is known as a molding technique of a thermosetting resin-based composite material.
[0003]
The autoclave molding process of the composite material includes a heating step, a temperature holding step, and a cooling step. FIG. 10A illustrates a standard temperature cycle. In the curing process, an exothermic chemical reaction generally occurs. The cured material is subjected to heating based on the ambient temperature in the autoclave and heating based on self-heating. As shown in FIG. 10B, an overheating phenomenon based on overheating occurs due to a combination of such both heating. Such an excessive temperature rise causes a decrease in the strength of CFRP (carbon-based) or GFRP (glass-based) after molding. According to the overheating experiment, it is known that the compressive strength and the interlaminar shear strength decrease. If the heating rate is slow, excessive heating is avoided, but if the heating rate is slow, the molding time is long. Conventionally, control has been performed based on a measurement value of a temperature sensor attached to a molding target, and “material temperature control” in which the molding target is maintained at a desired temperature has been generally performed. In such a case, the amount of heat generated per unit area becomes large, and there is a possibility that the cooling capacity of the autoclave cannot be sufficiently controlled.
[0004]
Thermosetting resins generally undergo curing shrinkage during curing. In the process of shifting from the curing temperature to room temperature, thermal contraction occurs due to the difference in thermal expansion. Such a change in the volume of the resin causes the residual stress of the FRP. The FEM analysis of the residual stress due to curing shrinkage and thermal expansion contained in the specific volume change of the resin was used in place of the expansion and contraction rate predicted from the specific volume change, and analyzed by the present inventors. Analysis that assumes that the fluidity of the resin completely disappears when the degree of cure reaches 40% indicates that the matrix resin shrinks more than carbon fiber and the tensile stress acts in the composite material. ing. In an analytical test in which 0.2 ° C./min and 2.0 ° C. were selected as the heating rate, the residual stress at 0.2 ° C./min was half of the residual stress at 2.0 ° C./min. there were.
[0005]
The residual stress causes defects such as cracks in the compact. Excessive suppression of the rate of temperature rise, which reduces production efficiency, does not provide a practical solution for suppressing crack defect generation. It is desired that the curing be promoted at a heating rate in consideration of the production efficiency and that the excessive heating phenomenon is not exhibited. Material temperature control for detecting an excessive temperature rise and cooling an autoclave to lower its ambient temperature is known. Material temperature control cannot effectively suppress the occurrence of crack defects. Although the need for a heating algorithm that does not cause the excessive heating phenomenon has been noticed, no specific plan for the heating algorithm is disclosed.
[0006]
It is required to establish a technique for suppressing excessive temperature rise and residual stress without lowering production efficiency.
[0007]
[Problems to be solved by the invention]
An object of the present invention is to provide an intelligent molding system for a thermosetting resin-based composite material capable of establishing a technique for suppressing excessive heating and residual stress without lowering production efficiency, and an intelligent molding method thereof. Is to do.
[0008]
[Means for Solving the Problems]
Means for solving the problem are expressed as follows. The technical items appearing in the expression are appended with numbers, symbols, etc. in parentheses (). The numbers, symbols, and the like are technical items that constitute at least one embodiment or a plurality of embodiments of the embodiments or the embodiments of the present invention, in particular, the embodiments or the embodiments. Corresponds to the reference numbers, reference symbols, and the like assigned to the technical matters expressed in the drawings corresponding to. Such reference numbers and reference symbols clarify the correspondence and bridging between the technical matters described in the claims and the technical matters of the embodiments or examples. Such correspondence / bridge does not mean that the technical matters described in the claims are interpreted as being limited to the technical matters of the embodiments or the examples.
[0009]
The intelligent molding system for thermosetting resin-based composites according to the present invention comprises an autoclave (3), a calculator (7), and an environmental temperature T in the autoclave (3).1Controller (4) for adjusting the ambient temperature T1Temperature measuring device (13) for measuring the temperature, and a target temperature T of a molding object (9) formed from a thermosetting resin-based composite material in an autoclave (3).2And a second temperature measuring device (15) for measuring the temperature. The calculator (7) calculates the heat balance equation: dT2/ Dt = P1・ (T1-T2) + P2・ R (T2, Α)
P1: Parameter
P2: Parameter
r: known curing reaction rate
α: known degree of cure
To obtain the parameters by calculation by simultaneous equations as equations of a plurality of times, and to calculate the temperature to be predicted after the current time based on the same equation, and to control the environmental temperature based on the temperature to be predicted. Is output to the controller (4).
[0010]
It measures the temperature difference between two positions (external and internal), which is a physical phenomenon based on the heat (internal heat) released by itself from the heat given from the outside, in real time, and gives it from its own curing heat and atmosphere. The above-mentioned temperature difference after the current time is predicted based on the heat to be applied, and intelligent control for asymptotically bringing the temperature of the molding target closer to the set temperature becomes possible. Here, the intelligent control means controlling the future physical quantity outside the self and the future physical quantity inside the self in accordance with the physical laws by knowing the current physical quantities outside the self and inside the self, and changing the initial conditions of the physical laws. Control, not just feedback control, and not just feedforward control. Although empirical rules are important, control based on the laws of physics is basically performed, and it is possible to control strictly asymptotically to the set temperature, and high-performance physical properties of thermosetting resin-based composite materials that were difficult to control Can be obtained with high accuracy.
[0011]
The degree of cure α is determined by the calculator (7) by integrating a curing reaction rate equation expressing the curing rate dα / dt as a function of the temperature and the degree of cure α. The degree of cure α can be corrected by an optical fiber strain sensor (15) that measures the internal strain of the molding target (9).
[0012]
Preferably, an optical fiber strain sensor (15) is used in addition to the first temperature measuring device (13) and the second temperature measuring device (15). Temperature measurement positions are not limited to two positions. Increasing the number of measurement positions configures a larger number of simultaneous equations to increase the calculation accuracy. As the optical fiber strain sensor, a Fabry-Perot interferometer type is preferably used. The first temperature measuring device (13) measures the temperature of the atmospheric gas in the autoclave (3), and the second temperature measuring device (15) measures the temperature at a specific position on the surface or inside the molding target.
[0013]
The intelligent molding method of a thermosetting resin-based composite material according to the present invention comprises the steps of: increasing the ambient temperature in the autoclave (3);1And the target temperature T of the molding object (9) in the autoclave.2Calculating the predicted temperature of the molding object (9) after the current time based on the heat balance equation describing the change of the temperature, and when the maximum value of the predicted object temperature exceeds the allowable maximum temperature, the temperature rise rate is calculated. Calculating the predicted temperature when the temperature is reduced, searching for the maximum heating rate under the condition that the maximum value does not exceed the maximum allowable temperature, and calculating the maximum value of the predicted temperature exceeding the maximum allowable temperature. The ambient temperature T based on the searched heating rate.1From the step of controlling the temperature by the controller (4), the step of keeping the ambient temperature constant when the predetermined curing temperature is reached, and the step of lowering the ambient temperature when the curing degree α reaches the predetermined value. It is configured.
[0014]
Molding of thermosetting resin-based composite materials that were difficult to control by intelligent control that controls the physical quantity of the future outside the self and the physical quantity inside the self according to the laws of physics by knowing the current physical quantity inside and outside the self Can be controlled with high accuracy.
[0015]
The step of measuring the strain of the molding object (9), the step of calculating the hardening / shrinking completion time point (P) corresponding to the time point at which the change of the strain becomes small by the calculator (7), and the hardening / shrinking completion time point (P) The step of determining the end time of the transition step based on the above is effectively added. The curing shrinkage completion time (P) known from these two steps is important data for accurately predicting the end time of the transition step.
[0016]
Calculating the first derivative of the distortion with respect to time by the calculator and calculating the second derivative of the distortion with respect to the time by the calculator are even more effectively added. The time point at which the curing shrinkage is completed is identified as a time point at which the first-order derivative approaches substantially zero and the second-order derivative reaches a peak in a temperature holding step in which the autoclave atmosphere temperature is kept constant. Tracking changes in the first and second derivatives of strain is important data for more tightly controlling the start of the descent step to lower the temperature by more precisely knowing the end of cure shrinkage. The Fabry-Perot interferometer type optical fiber is most suitable as the measuring instrument (15) required for such strict control.
[0017]
The distortion is composed of distortion due to curing contraction and distortion due to thermal expansion contraction. Therefore, the specific volume is described by a two-variable function using the temperature and the degree of cure as variables. In the temperature holding step in which the temperature of the autoclave atmosphere is held constant, the time point at which the strain becomes a constant value is identified with high precision at the time point of curing and shrinking. The degree of cure at the end of cure shrinkage is uniquely determined only by the temperature from the equation describing the specific volume. By knowing the end point of curing shrinkage, the degree of curing at that point can be accurately known, and errors in the degree of curing determined by integration of the curing reaction rate equation can be corrected. As a result, the curing end point can be determined with high accuracy, the curing time can be kept to a minimum, and the production efficiency can be increased.
[0018]
An intelligent molding system for a thermosetting resin composite material according to the present invention includes a step of increasing an ambient temperature in an autoclave (3); and a step of maintaining an ambient temperature constant when a predetermined curing temperature is reached. Measuring the ambient temperature in the autoclave (3), measuring the target temperature of the object to be molded in the autoclave (3), integrating the curing reaction rate equation to obtain the degree of cure α, Measuring the internal strain of the target with an optical fiber strain sensor, calculating the time first derivative of the internal strain, calculating the time second derivative of the internal strain, and keeping the autoclave ambient temperature constant A step of searching for a point in time at which the second derivative reaches a peak value after the first derivative stably reaches a zero value state in the temperature holding step; A step of identifying as a cure shrink end time (Q), and a step of replacing the cure degree α obtained by integrating the cure reaction rate equation with a cure degree corresponding to the cure shrink end time (Q). Starting from the curing degree α, the curing reaction rate equation is again integrated to obtain the curing degree α, and the step of lowering the ambient temperature when the curing degree α reaches a predetermined value. . The degree of cure is corrected based on the end point of curing shrinkage (Q), and the point at which the temperature starts to decrease is determined with high accuracy, thereby improving the physical properties of the product and reducing the curing cycle time to the necessary minimum. Can be suppressed.
[0019]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Corresponding to the figures, an embodiment of the intelligent molding system for thermosetting resin-based composites according to the present invention is provided with an autoclave together with a temperature cycle controller. The temperature and pressure of the autoclave 1 are adjusted by a temperature cycle controller 2 as shown in FIG. The autoclave 1 forms a pressure vessel 3. The temperature cycle controller 2 has a temperature controller 4. The temperature cycle controller 2 has an operation control program 5. The temperature controller 4 operates according to the operation control program 5 and controls the temperature of the pressurized medium 6 in the pressure vessel 3. The temperature cycle controller 2 further comprises a calculator 7 having an intelligent molding control program. Between the operation control program 5 and the calculator 7, a network shared file 8 for exchanging data is provided.
[0020]
The thermosetting molding object 9 is hermetically packaged in a pressure vessel 3 with a molding jig 11 and a film or sheet-like bag material 12, and the inside thereof is placed in a decompressed state. For temperature measurement, a first temperature measuring instrument 13 and a second temperature measuring instrument 14 are used. Further, another temperature measurement is added. An optical fiber strain sensor 15 is used for measuring the internal strain of the molding object 9. The first temperature measuring device 13 measures the ambient temperature Tb in the pressure vessel 3. The second temperature measuring device 14 measures the temperature Tc of the thermosetting molding object 9. The added temperature measuring device measures the temperature of the molding jig 11 and another position of the molding target 9. The optical fiber strain sensor 15 measures the internal strain of the molding object 9 due to a change in volume due to the curing shrinkage of the resin and the difference in thermal expansion.
[0021]
The temperature cycle controller 2 further has a recorder 17. The recorder 17 includes an ambient temperature Tb output from the first temperature measuring device 13, a temperature Tc of the molding target 9 output from the second temperature measuring device 14, and a molding target 9 output from the added temperature measuring device. , The temperature of the molding jig 11, and the internal strain of the molding object 9 output by the optical fiber distortion sensor 15.
[0022]
The measurement data 18 formed from the temperature and strain calculated and recorded in this way is recorded and shared in the shared file 8 in the network, and further transmitted to the calculator 7. The calculator 7 calculates an optimum temperature increase cycle based on the measurement data 18 and generates set value data 19. The set value data 19 is shared by the network shared file 8 and transmitted to the temperature controller 4 by the measurement data 18. The temperature controller 4 controls the ambient temperature Tb in the pressure vessel 3 based on the set value data 19.
[0023]
FIG. 2 shows heat conduction between a plurality of parts. Due to the heat conduction between the first representative portion 21 of the pressurized medium 6 and the second representative portion 22 on the outer surface of the bag material 12, the second representative portion 22 separates the heat of the pressure vessel 3 from the pressurized medium 6. And has a temperature Tf. Due to heat conduction between the second representative portion 22 of the bag material 12 and the third representative portion 23 of the thermosetting molding object 9, the third representative portion 23 receives heat from the bag material 12 and has a temperature Tc. . Due to the heat conduction between the fourth representative portion 24 of the molding jig 11 and the inner surface of the thermosetting molding target 9, the fourth representative portion 24 receives heat from the thermosetting molding target 9 or the pressurized medium 6. It has a temperature Tm. An arbitrary one-point region 25 in the thermosetting molding object 9 is subjected to deformation due to curing shrinkage deformation and a difference in thermal expansion, and a strain force is generated there. The temperature Tb will be controlled.
[0024]
The calculator 7 describes the following mathematical formula group. FIG. 3 shows the physical property values for each region. The physical properties of the bag material 12, the thermosetting molding object 9 and the molding jig 11 are indicated by the following symbols.
Physical properties of bag material 12:
If: the thickness [m] of the bag material 12
Cpf: Specific heat of bag material 12 [J / kg · K]
ρf: Density of bag material 12 [kg / m3]
Physical property values of thermosetting molding object 9:
Ic: thickness [m] of thermosetting molding object 9
Cpc: Specific heat of thermosetting molding object 9 [J / kg · K]
ρc: density of the thermosetting molding object 9 [kg / m3]
Physical property values of molding jig 11:
Im: thickness [m] of the molding jig 11
Cpm: Specific heat of the molding jig 11 [J / kg · K]
ρm: density of the molding jig 11 [kg / m3]
[0025]
Further, other physical property values are indicated by the following symbols.
h: Heat transfer coefficient of film in the vicinity of the surfaces of the bag material 12 and the forming jig 11 [W / m]2・ K]
ht: Overall heat transfer coefficient [W / m] of the pressurized medium 6 with respect to all member surfaces2・ K]
t: time [s]
Q: Reaction heat per unit prepreg mass [J / kg]
r (Tc, α): curing reaction rate (s-1) (Described below)
α: Hardness degree [Dimensionless] (described later)
[0026]
The heat input transmitted from the pressurized medium 6 to the thermosetting molding object 9 is given by the following equation. 2 ht (Tb-Tc) [J / m2・ S]
The increase in the calorific value of the member is given by the following equation.
Figure 2004082644
The heat of reaction is given by:
Ic · ρc · Q · r (Tc, α) [J / m2 · s]
[0027]
Here, the following equation is reasonably assumed approximately.
dTf / dt = dTc / dt = dTm / dt
Based on this assumption,
Figure 2004082644
This expression is simply expressed as:
A · (dTc / dt) = 2ht (Tb−Tc) + B · r (Tc, α) (1)
Here, A is treated as one constant, and B is treated as another constant.
A = If · Cpf · ρf + Ic · Cpc · ρc + Im · Cpm · ρm
B = Ic · ρc · Q
Α (= ∫ (dα / dt) dt) in the equation (1) is normally calculated and known as described later.
[0028]
The parameters A and B in equation (1) are determined and known as described below. The following three values are obtained by measuring Tb and Tc at a constant period (nΔt: n = 1, 2,...) During the temperature rise process using the first temperature measuring device 13 and the second temperature measuring device 14 described above. Is determined by knowing.
δT(N)← Tb(N)-Tc(N)
dTc / dt |(N)← (Tc(N)-Tc(N-1)) / Δt
r(N)← r (Tc(N), Α(N))
[0029]
On the basis of such measured values, the following simultaneous equation calculator 7 solves in real time for n after n = 1 to obtain 2 ht / A and B / A.
δT(N)・ 2ht / A + r(N)・ (B / A) = dTc / dt |(N)
δT(N-1)・ 2ht / A + r(N-1)・ (B / A) = dTc / dt |(N-1)
[0030]
Using the 2 ht / A and the B / A determined in this way, the subsequent Tc can be predicted.
dTc / dt = (2 ht / A) · (Tb−Tc) + (B / A) · r (Tc, α) (2)
Assuming various heating rates for Tb, by predicting a change in Tc from equation (2), a heating rate of the temperature Tb is searched for such that the maximum value of the temperature Tc falls below the allowable value, and Tb is determined. It is newly set. This setting of Tb can be performed substantially in real time at intervals of the order of the time interval Δt. The algorithm of such a setting is repeated substantially continuously in time, and a desired heating rate can be given to the thermosetting molding object 9.
[0031]
The curing rate dα / dt of the degree of cure α is determined by the thermochemical model of Springer et al. (PR Ciriscioli and G. S. Springer. “Smart Autoclave Cure of Cpmposties”, Technomic {Publication. Have been. dα / dt = (HT/ HU) ・ (1 / HT) ・ (DQ / dt)T... (3)
α is a dimensionless variable between 0 and 1, which can be multiplied by 100 and expressed in%. HUIs the total heat of reaction obtained by differential thermal scanning analysis at a constant temperatureTIs the heat of reaction obtained by differential thermal scanning analysis with isothermal heating, and dQT/ Dt is the heat generation rate. Here, the isothermal reaction rate dβ / dt is defined below.
[0032]
dβ / dt = (1 / HT) · DQ / dt)T
dβ / dt is expressed by the following equation as a function of the temperature T (K) and β.
dβ / dt = (k1+ K2βm) ・ (1-β)n
k1= A1exp (-E1/ RT)
k2= A2exp (-E1/ RT)
Where A1, A2, E1, E2, M, and n are constants, and R is a gas constant. β is determined from the differential equation regarding β, dβ / dt is determined, the curing speed dα / dt is determined based on dβ / dt, and the curing degree α is determined by integrating the curing speed.
[0033]
As the optical fiber strain sensor 15, the following sensor (1) or (2) can be suitably used.
(1) EFPI-FOSSII-04-PE (manufactured by Fiber & Sensor Technologies)
(2) FOS-50003-N (manufactured by FISO Technologies)
These are all EFPI (Extrinsic Fabry-Perot Interferometer, extrinsic Fabry-Perot interferometer), in which an input / output side optical fiber and a reflection side fiber are fixed and mounted on the instrument body, and between the two fibers. Is provided with an air gap, the opposite end faces of both fibers are formed in a parallel plane to form a Fabry-Perot interferometer, and the strain is measured based on the amount of interference light or the fluctuation of the peak wavelength due to the fluctuation of the gap interval. It is a well-known high-performance and high-precision measuring instrument.
[0034]
The degree of cure can be measured directly by a dielectric sensor. The dielectric sensor is a well-known measuring device that measures the ion viscosity corresponding to the degree of cure. The dielectric sensor measures the phase shift and the amplitude of the electrical sensor response corresponding to the electric polarization caused by the curing, and based on the phase shift and the amplitude, the relative permittivity ε (= ε′−iε ”). ) Is determined as the imaginary part of), and ε ″ = ρ / (ω · ε0) Is measured (= (1 / ρ) .ohm cm) determined by the relational expression Where ρ is the ionic conductivity, ω is the angular velocity of the applied electric field, ε0Is the dielectric constant in vacuum. The degree of cure can be corrected by an optical fiber strain sensor. The inventors measured the change in specific volume during the curing process using a specific thermosetting resin, derived an equation that describes the specific volume as a function of temperature and the degree of cure, and reached a constant value for the degree of cure. It was found that the curing shrinkage ended at the time when the curing was performed and the specific volume became constant when the curing temperature was in a region where the curing temperature was kept constant. This point is detected by the optical fiber strain sensor. The degree of cure at this point is uniquely determined depending on the temperature, and the degree of cure at this point can be accurately calculated.
[0035]
The embodiment of the intelligent molding method for a thermosetting resin-based composite material according to the present invention is performed by the following steps.
Step 1:
A thermometer, particularly two thermometers, a first thermometer 13 and a second thermometer 14, are arranged at a plurality of locations on the object to be molded, and the temperature Tb and the temperature Tc are measured. Further, it is preferable that the optical fiber strain sensor 15 is arranged and the strain is measured.
[0036]
Step 2:
The set temperature T (t) as a function of time is ideally set in the calculator 7. The ideal setting of the temperature is known from past case studies or theoretical analysis, and it has been found that, in particular, a sudden rise in temperature due to heat generation of the curing reaction has an adverse effect.
[0037]
Step S3:
The curing degree α is calculated in real time based on the curing reaction rate equation (3) programmed in the calculator 7. Alternatively, the degree of cure is empirically obtained from past cases, and is known as a function of temperature and time, and the degree of cure α is tabulated as a value corresponding to temperature and time. Calculator 7 has such a table. The degree of cure α can also be measured directly by a dielectric sensor. The curing speed is determined from the degree of curing. The value of the curing degree α can be corrected by an optical fiber strain sensor.
[0038]
Step S4:
The temperature difference (Tb−Tc) is obtained by the calculator 7. The two parameters ht / A and B / A are calculated by the calculator 7 by the simultaneous equations (1) or (2) based on the measured values at a plurality of times, and are determined with high accuracy. In equation (2), α has already been obtained, and r (Tc, α) is known.
[0039]
Step S5:
If the overall electric heat coefficient ht and other parameters (the amount of reaction heat Q per unit area / curing speed) are determined by the calculation, a temperature change dTc / dt at an arbitrary time is calculated based on the equation (1). The temperature Tc at an arbitrary time is calculated by integration. By assuming various heating rates for Tb and repeating the calculation, a maximum value Tcmax of Tc depending on the heating rate is obtained.
[0040]
Step S6:
When Tcmax is expected to exceed the maximum allowable temperature of Tc when Tb is raised according to the set temperature cycle, the maximum temperature increase is performed within a range where Tcmax does not exceed the maximum allowable temperature of Tc. The speed is selected, and the set temperature Tb is reset based on the temperature increase speed. Since the heat of curing reaction is incorporated in equation (2), the temperature of the pressurized medium 6 in the pressure vessel 3 corresponds to the predicted temperature calculated by equation (2) in which the heat of curing reaction is incorporated. Is controlled, the temperature Tc can be adjusted to the temperature predicted by the equation (2). In particular, the temperature Tc can be controlled normally so as not to exceed the maximum allowable temperature. Thereafter, when Tb reaches the set curing temperature (holding temperature), the temperature is kept constant, and thereafter, when the degree of cure α reaches a predetermined value indicating the end point of curing, the temperature is set. The temperature decrease of Tb is started at the temperature increasing rate. Before the curing degree α reaches the value, the value of the curing degree α can be corrected based on the measurement value of the optical fiber strain sensor.
[0041]
Example:
The above-described optical fiber sensor is embedded in 88 plies of carbon fiber / heat-resistant tough epoxy resin prepreg (Mitsubishi Rayon: MR50K / # 982), autoclave-molded, and internal state sensing (curing) during the autoclave molding process Monitoring) was attempted by the present inventors.
[0042]
FIG. 4 shows measured data of a curing process in which the temperature is controlled by the intelligent molding method of a thermosetting resin-based composite material according to the present invention. The horizontal axis indicates minutes, the left vertical axis indicates temperature and degree of cure (%), and the right vertical axis indicates strain. A curve (a) indicated by a dotted line indicates a standard set temperature. The curve (b) shows the measured temperature Tc of the molding target. The curve (c) shows the specific volume calculated from the specific volume calculation formula. Curve (d) shows the degree of curing determined from the curing reaction rate equation. The curve (e) shows the strain measured by the optical fiber strain sensor. The curve (f) indicates the curing shrink end time. The degree of cure eventually approaches 1 (100%).
[0043]
According to the prior art, as shown in FIG. 10 (b), there is a case where the temperature rises suddenly due to the heat generated by the curing reaction, but the intelligent molding method of the thermosetting resin-based composite material according to the present invention. According to FIG. 4, as shown by the curve (b) in FIG. 4, the temperature does not rise higher than the set temperature (a).
[0044]
FIG. 5 shows another embodiment of the method for intelligently molding a thermosetting resin-based composite material according to the present invention. As shown in FIG. 5, if the temperature rise rate of the temperature control (g) of the pressurized medium 6 of the autoclave 3 is set more gently, the control target temperature (b) is set by the influence of the curing reaction heat. Although it may exceed the temperature (a), the degree of the excessive temperature rise is small. According to the method for intelligently molding a thermosetting resin-based composite material according to the present invention, a sharp curing reaction rate (h) as shown in FIG. Can be suppressed.
[0045]
FIG. 4 shows that the curing shrinkage point P exists in a time region where the change of the strain indicated by the curve (e) becomes substantially zero. FIG. 7 is a general graph additionally showing a change curve of specific volume (Specific @ Vol.). After entering a time region in which the properly controlled temperature rise curve does not change, the specific volume curve (h) also enters a state in which it does not change. The point in time at which the specific volume and the strain become constant values substantially coincides with the end point P of curing shrinkage. Curing proceeds further after the end of cure shrinkage. The point Q at which the degree of cure has sufficiently approached 1 (100%) is defined as the end point of the temperature holding step, and the control of the temperature drop is started.
[0046]
FIG. 8 shows a means by which the end point of curing shrinkage can be known more precisely, and shows the specific volume change of the curing process found from the dependence of the specific volume on the temperature and the degree of curing found by the present inventors. I have. FIG. 8 further additionally shows a first-order differential change curve over time (i) of the specific volume and a second-order differential change curve over time (nu) of the specific volume. The second-order differential change curve (nu) exhibits a divergent peak value later than the time point at which the first-order differential change curve (ri) suddenly decreases after maintaining a constant value. The time point at which the peak value is shown coincides with the curing shrinkage end time point Q with high accuracy. After confirming that the first-order differential change curve (i) has entered the non-change state (() in which it stably maintains zero, the second-order differential change curve (nu) has a peak value going back in time. By searching for a time point having, the end point Q of curing shrinkage can be determined with high accuracy.
[0047]
FIGS. 9A and 9B respectively show a distortion (Strain), a first-order differential change curve (E) of the distortion, and a second-order differential change curve (W) of the distortion. The first and second derivatives of distortion are
dS / dt = {S (t) −S (t−Δt)} / Δt
dS2/ Dt2= {DS (t) / dt-dS (t-Δt) / dt} / Δt
Required by S represents distortion. The case of Δt = 2 minutes is shown in (a), and the case of Δt = 20 minutes is shown in (b). At Δt = 2 minutes, there is no practical correlation with the hardening shrinkage end time point Q, but at Δt = 20 minutes, the first-order differential change curve changes to a non-change state in which it stably maintains zero. After confirming that it has entered, a point in time where the second-order differential change curve has a peak value is searched retrospectively, and a point in time that is further ΔT (20 minutes) from that point is determined as a curing contraction end point Q. be able to. FIGS. 11 and 12 show flowcharts describing the above-described control procedure.
[0048]
【The invention's effect】
The intelligent molding system of the thermosetting resin-based composite material and the intelligent molding method according to the present invention establishes a technique for suppressing an abnormal rise in temperature due to reaction heat and a residual stress due to curing shrinkage without reducing production efficiency. can do.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a system block diagram showing an embodiment of an intelligent molding system for a thermosetting resin-based composite material according to the present invention.
FIG. 2 is a sectional view showing a molding apparatus.
FIG. 3 is a sectional view showing a temperature measurement position.
FIG. 4 is a graph showing a relationship between a temperature fluctuation and a degree of curing.
FIG. 5 is a graph showing three temperature fluctuations.
FIG. 6 is a graph showing known temperature fluctuation and curing speed.
FIG. 7 is a graph showing a general relationship between temperature fluctuation and specific volume.
FIG. 8 is a graph showing the correlation between a change in specific volume and the end of curing shrinkage.
FIGS. 9A and 9B are graphs respectively showing the correlation between the strain and the end of curing shrinkage.
FIGS. 10A and 10B are graphs showing a known set temperature and a measured temperature, respectively.
FIG. 11 is a flowchart showing an embodiment of an intelligent molding control procedure according to the present invention.
FIG. 12 is a flowchart showing another embodiment of the intelligent molding control procedure according to the present invention.
[Explanation of symbols]
3. Autoclave
4: Adjuster
6 ... Pressurized medium
7 ... Calculator
9 ... Molding target
13: 1st temperature measuring instrument
15: Second temperature measuring instrument
19: Control value

Claims (12)

オートクレーブと、
計算器と、
前記オートクレーブの中の環境温度Tを制御する調節器と、
前記環境温度Tを計測する第1温度計測器と、
前記オートクレーブの中の熱硬化樹脂系複合材から形成される成形対象の対象温度Tを計測する第2温度計測器とを具え、
前記計算器は、熱収支方程式:
dT/dt=P・(T−T)+P・r(T,α)
:パラメータ
:パラメータ
r:既知である硬化反応速度
α:既知の硬化度
を複数の時刻の方程式として連立化することにより前記パラメータを計算により求め、且つ、前記方程式に基づいて現在時刻以降の予測対象温度を計算し、前記予測対象温度に基づいて前記環境温度を制御するための制御値を前記調節器に出力する
熱硬化樹脂系複合材の知的成形システム。
With an autoclave,
A calculator,
A controller for controlling the environmental temperature T 1 of the inside of the autoclave,
A first temperature measuring device for measuring the environmental temperature T 1,
Comprising a second temperature measuring device for measuring the object temperature T 2 of the molded object formed from a thermosetting resin composite material in said autoclave,
The calculator calculates the heat balance equation:
dT 2 / dt = P 1 · (T 1 -T 2 ) + P 2 · r (T 2 , α)
P 1 : parameter P 2 : parameter r: known curing reaction rate α: known parameter of the curing is simultaneously calculated as a plurality of time equations, and the parameters are obtained by calculation, and the current time is calculated based on the equation. An intelligent molding system for a thermosetting resin-based composite material that calculates a subsequent prediction target temperature and outputs a control value for controlling the environmental temperature to the controller based on the prediction target temperature.
前記硬化度αは、硬化速度dα/dtを温度と硬化度αの関数として表記する硬化反応速度式を積分することにより前記計算器により求められる
請求項1の熱硬化樹脂系複合材の知的成形システム。
The intelligent degree of the thermosetting resin-based composite material according to claim 1, wherein the degree of cure α is obtained by integrating the curing reaction rate equation expressing the curing rate dα / dt as a function of temperature and degree of cure α. Molding system.
前記硬化度αは、前記成形対象を計測する計測器により直接に求められる
請求項1の熱硬化樹脂系複合材の知的成形システム。
The intelligent molding system for a thermosetting resin-based composite material according to claim 1, wherein the degree of cure α is directly obtained by a measuring instrument that measures the object to be molded.
前記成形対象を計測する計測器により求められる計測値に基づいて、前記硬化度の誤差が補正される
請求項2の熱硬化樹脂系複合材の知的成形システム。
3. The intelligent molding system for a thermosetting resin-based composite material according to claim 2, wherein the error in the degree of curing is corrected based on a measurement value obtained by a measuring device for measuring the molding object.
前記計測器は、光ファイバー歪センサである
請求項4の熱硬化樹脂系複合材の知的成形システム。
The intelligent molding system for a thermosetting resin-based composite according to claim 4, wherein the measuring device is an optical fiber strain sensor.
前記光ファイバー歪みセンサはファブリペロー干渉計型である
請求項5の熱硬化樹脂系複合材の知的成形システム。
6. The intelligent molding system for a thermosetting resin-based composite according to claim 5, wherein the optical fiber strain sensor is a Fabry-Perot interferometer type.
オートクレーブ中の雰囲気温度を上昇させるステップと、
前記オートクレーブの中の雰囲気温度Tを計測するステップと、
前記オートクレーブの中の成形対象の対象温度Tを計測するステップと、
前記硬化反応速度式を積分して硬化度αを求めるステップと、
前記雰囲気温度Tと前記対象温度Tと前記成形対象の硬化度αとを含み前記対象温度の変化を記述する熱収支方程式に基づいて現在時刻以降の前記成形対象の予測対象温度を計算するステップと、
前記予測対象温度の最高値が許容最高温度を越えている場合に、温度上昇速度を小さくした場合の予測対象温度を計算し、前記最高値が許容最高温度を越えない条件の下で、最大の昇温速度を探索するステップと、
前記予測対象温度の最高値が許容最高温度を越えている場合に、前記昇温速度に基づいて前記雰囲気温度Tを調節計により制御するステップと、
所定の硬化温度に達した時点で前記雰囲気温度を一定に保つステップと、
前記硬化度αが所定の値に達した時点で前記雰囲気温度を降下させるステップ
とを具える熱硬化樹脂系複合材の知的成形方法。
Increasing the ambient temperature in the autoclave;
A step of measuring the ambient temperatures T 1 in said autoclave,
A step of measuring the object temperature T 2 of the press-formed in said autoclave,
Determining the degree of cure α by integrating the curing reaction rate equation;
Calculating a prediction target temperature of the forming target after the current time on the basis of the ambient temperatures T 1 and the target temperature T 2 and heat balance equations describing the change of the target temperature and a curing degree α of the forming target Steps and
When the maximum value of the predicted target temperature exceeds the allowable maximum temperature, calculate the predicted target temperature when the temperature rise rate is reduced, and under the condition that the maximum value does not exceed the allowable maximum temperature, Searching for a heating rate;
If the maximum value of the prediction target temperature exceeds the allowable maximum temperature, and controlling the controllers the ambient temperatures T 1 on the basis of the heating rate,
Maintaining the ambient temperature constant when a predetermined curing temperature is reached,
A step of lowering the ambient temperature when the degree of curing α reaches a predetermined value.
前記熱収支方程式は、前記計算器の中で下記式:
dT/dt=P・(T−T)+P・r(T,α)
:パラメータ
:パラメータ
r:既知である硬化反応速度
α:既知の硬化度
が記述され、
前記計算するステップは、
前記熱的物理微分方程式を複数時刻について連立化することにより温度差(T−T)に基づいて前記式中のパラメータPとPとを計算器により求めるステップを備える
請求項7の熱硬化樹脂複合材の知的成形方法。
The heat balance equation in the calculator is:
dT 2 / dt = P 1 · (T 1 -T 2 ) + P 2 · r (T 2 , α)
P 1 : parameter P 2 : parameter r: known curing reaction rate α: known curing degree is described,
The step of calculating comprises:
The method according to claim 7, further comprising: calculating a parameter P 1 and a parameter P 2 in the equation based on the temperature difference (T 1 −T 2 ) by simultaneously establishing the thermal physical differential equation for a plurality of times. An intelligent molding method for thermosetting resin composites.
前記成形対象の歪みを計測するステップと、
前記歪みの変化が小さくなる時点に対応する硬化収縮完了時点を前記計算器により計算するステップと、
前記硬化収縮完了時点に基づいて前記一定の温度に保持する前記ステップの終了時刻を定めるステップ
とを更に具える請求項7又は8の熱硬化樹脂複合材の知的成形方法。
Measuring the distortion of the molding target,
Calculating by the calculator a cure shrinkage completion time corresponding to the time when the change in the strain becomes smaller,
9. The intelligent molding method for a thermosetting resin composite material according to claim 7, further comprising a step of determining an end time of the step of maintaining the fixed temperature based on the completion time of the curing and shrinking.
前記歪みの時間に関する1階微分を前記計算器により計算するステップと、
前記歪みの時間に関する2階微分を前記計算器により計算するステップとを更に具え、
前記硬化収縮完了時点は、前記オートクレーブ雰囲気温度を一定に保つ前記ステップで、前記1階微分が概ね零に近づき、且つ、前記2階微分がピークに達した時点として同定される
請求項9の熱硬化樹脂複合材の知的成形方法。
Calculating the first derivative of the distortion with respect to time by the calculator;
Calculating the second derivative with respect to time of the distortion by the calculator.
10. The heat of claim 9, wherein the time of completion of the curing shrinkage is identified as a time at which the first derivative approaches substantially zero and the second derivative reaches a peak in the step of maintaining the autoclave ambient temperature constant. An intelligent molding method for cured resin composites.
前記歪の計測のためにファブリ・ペロー干渉計光ファイバー歪センサが用いられる
請求項10の熱硬化樹脂複合材の知的成形方法。
The intelligent molding method of a thermosetting resin composite according to claim 10, wherein a Fabry-Perot interferometer optical fiber strain sensor is used for measuring the strain.
オートクレーブ中の雰囲気温度を上昇させるステップと、
所定の硬化温度に達した時点で前記雰囲気温度を一定に保持するステップと、
前記オートクレーブの中の雰囲気温度Tを計測するステップと、
前記オートクレーブの中の成形対象の対象温度Tを計測するステップと、
硬化反応速度式を積分して硬化度αを求めるステップと、
前記成形対象の内部歪を光ファイバー歪センサにより計測するステップと、
前記内部歪の時間1階微分を計算するステップと、
前記内部歪の時間2階微分を計算するステップと、
前記オートクレーブ雰囲気温度を一定に保持する前記ステップで、前記時間1階微分が安定的に零値状態になった後に前記時間2階微分がピーク値に達する時点を探索するステップと、
前記時点を硬化収縮終了時点として同定するステップと、
前記硬化反応速度式を積分して求めた硬化度αを前記硬化収縮終了時点に対応した硬化度に置換えて補正するステップと、
前記ステップで補正された硬化度αを起点として、再度に前記硬化反応速度式を積分して硬化度αを求めるステップと、
前記硬化度αが所定の値に達した時点で前記雰囲気温度を降下させるステップ
とを具える熱硬化樹脂複合材の知的成形方法。
Increasing the ambient temperature in the autoclave;
Maintaining the ambient temperature constant when a predetermined curing temperature is reached,
A step of measuring the ambient temperatures T 1 in said autoclave,
A step of measuring the object temperature T 2 of the press-formed in said autoclave,
A step of obtaining a degree of curing α by integrating the curing reaction rate equation;
Measuring the internal strain of the molding target with an optical fiber strain sensor,
Calculating a time first derivative of the internal strain;
Calculating a time second derivative of the internal strain;
In the step of maintaining the autoclave atmosphere temperature constant, searching for a point in time at which the time second derivative reaches a peak value after the time first derivative is stably set to a zero value state,
Identifying the time point as a cure shrink end time point;
Correcting the curing degree α obtained by integrating the curing reaction rate equation with the curing degree corresponding to the curing shrinkage end time,
With the curing degree α corrected in the step as a starting point, a step of calculating the curing degree α by integrating the curing reaction rate equation again,
A step of lowering the ambient temperature when the degree of cure α reaches a predetermined value.
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Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007062273A (en) * 2005-09-01 2007-03-15 Unitec Resin:Kk Autoclave molding apparatus, autoclave molding method and autoclave molding
JP2010516516A (en) * 2007-01-23 2010-05-20 サーマル ソリューションズ アイエヌシー. Microwire controlled autoclave and method
JP2013257247A (en) * 2012-06-13 2013-12-26 Dainippon Printing Co Ltd Method for predicting degree of cure of thermosetting resin
JP2014172375A (en) * 2013-03-12 2014-09-22 Jx Nippon Oil & Energy Corp Manufacturing method of composite container and manufacturing system of composite container
JP2014172376A (en) * 2013-03-12 2014-09-22 Jx Nippon Oil & Energy Corp Manufacturing method of composite container and manufacturing system of composite container
CN108724770A (en) * 2017-04-24 2018-11-02 波音公司 Device and method for the analog temperature during heat cure period
WO2019188016A1 (en) * 2018-03-28 2019-10-03 三菱重工業株式会社 Temperature monitoring device, temperature monitoring method, and composite material manufacturing method
KR102203148B1 (en) * 2019-11-12 2021-01-14 한국항공우주산업 주식회사 Composite material molding method using autoclave
US11167509B2 (en) 2016-02-02 2021-11-09 Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. Composite-material molding apparatus and composite-material molding method

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2014038313A1 (en) 2012-09-04 2014-03-13 シャープ株式会社 Temperature control sequence determination device, molding device, program, recording medium, and temperature control sequence determination method

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007062273A (en) * 2005-09-01 2007-03-15 Unitec Resin:Kk Autoclave molding apparatus, autoclave molding method and autoclave molding
JP2010516516A (en) * 2007-01-23 2010-05-20 サーマル ソリューションズ アイエヌシー. Microwire controlled autoclave and method
JP2013257247A (en) * 2012-06-13 2013-12-26 Dainippon Printing Co Ltd Method for predicting degree of cure of thermosetting resin
JP2014172375A (en) * 2013-03-12 2014-09-22 Jx Nippon Oil & Energy Corp Manufacturing method of composite container and manufacturing system of composite container
JP2014172376A (en) * 2013-03-12 2014-09-22 Jx Nippon Oil & Energy Corp Manufacturing method of composite container and manufacturing system of composite container
US11167509B2 (en) 2016-02-02 2021-11-09 Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. Composite-material molding apparatus and composite-material molding method
JP2019032297A (en) * 2017-04-24 2019-02-28 ザ・ボーイング・カンパニーThe Boeing Company Apparatus and method for emulating temperature during thermal cure cycle
CN108724770B (en) * 2017-04-24 2021-11-02 波音公司 Apparatus and method for simulating temperature during thermal cure cycle
CN108724770A (en) * 2017-04-24 2018-11-02 波音公司 Device and method for the analog temperature during heat cure period
US11338480B2 (en) 2017-04-24 2022-05-24 The Boeing Company Apparatus and method for emulating temperature during a thermal cure cycle
JP7105097B2 (en) 2017-04-24 2022-07-22 ザ・ボーイング・カンパニー Apparatus and method for emulating temperature during a thermal curing cycle
WO2019188016A1 (en) * 2018-03-28 2019-10-03 三菱重工業株式会社 Temperature monitoring device, temperature monitoring method, and composite material manufacturing method
KR102203148B1 (en) * 2019-11-12 2021-01-14 한국항공우주산업 주식회사 Composite material molding method using autoclave

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