I ricercatori della Skoltech hanno creato un gemello digitale di un materiale composito polimerico con un sensore 2D e lo hanno utilizzato con successo per realizzare varie strutture di grandi dimensioni, come come ali di aeromobili, pale di turbine eoliche e campate di ponti.
I ricercatori del Skolkovo Institute of Science and Technology, in Russia, hanno creato un gemello digitale di un materiale composito polimerico con un sensore 2D e lo hanno utilizzato per realizzare varie strutture di grandi dimensioni, come ali di aeromobili, pale di turbine eoliche e campate di ponti, che sono attualmente realizzate in compositi polimerici.
Lo strato di nanotubi di carbonio che il team ha inserito tra gli strati rinforzati con fibre del composito è così sottile che l’aggiunta di un sensore 2D non influisce sullo spessore o sul design complessivo del rivestimento di un aeromobile o di un’altra parte.
I difetti nelle parti di aeromobili possono essere rilevati in base alle modifiche nella conduttività elettrica dello strato e le misurazioni possono essere effettuate anche durante il volo. Questo approccio, chiamato tomografia a impedenza elettrica, è un’alternativa più efficiente e meno costosa ai sensori in fibra ottica.
Due articoli che descrivono i risultati dei test del gemello digitale sono stati pubblicati su Composite Structures e International Journal of Engineering Sciences. La notizia è stata diffura da Phys.org.
Il limiti dei sensori di fibra ottica
Il rilevamento precoce dei difetti in una parte composita polimerica, come un’ala di aeromobile o il fondo di uno yacht, è garantito da sensori in fibra ottica incorporati. Un cambiamento nel segnale del sensore indica crepe o delaminazioni, i guasti più comuni nei compositi polimerici. I sensori in fibra ottica però presentano diversi svantaggi. Innanzitutto, l’apparecchiatura di elaborazione del segnale è costosa. In secondo luogo, questi sensori monodimensionali possono rilevare difetti solo lungo il percorso della fibra. In terzo luogo, i sensori in fibra ottica tendono a influenzare la resistenza del materiale. “Un composito polimerico è costituito da diversi strati di fibre di carbonio o di vetro impregnate di resina epossidica e sinterizzate insieme. Il loro diametro è di 5-10 micron, rispetto ai 50-150 micron delle fibre ottiche. Per mettere tutto questo in prospettiva, aumenta queste dimensioni di 1.000 volte e otterrai una pila di matite incollate insieme, con qualcosa di grande come una bottiglia di soda da due litri spremuta all’interno” afferma Sergey Abaimov, ricercatore principale dello studio e ricercatore scientifico di spicco presso Skoltech Petroleum. “Integrare questo sensore senza compromettere la resistenza del materiale e causare concentrazioni di deformazione è un compito arduo. In questo esempio, un nanotubo spesso diverse decine di nanometri sarebbe paragonabile a un filo che può essere nascosto ordinatamente in un astuccio per matite”.
I test sul gemello digitale
Il team di Abaimov ha proposto un’alternativa alle fibre ottiche sostituendo uno degli strati di fibre nel composito con uno strato di nanotubi di carbonio elettricamente conduttivi, che possono fungere da sensore per monitorare l’integrità della parte, e scoprendo che i nanotubi non solo non degradavano le proprietà del materiale, ma le miglioravano.
Nel loro ultimo studio, i ricercatori hanno testato il gemello digitale e hanno scoperto che un cambiamento nel segnale elettrico in uno strato di nanotubi può aiutare a trovare difetti nel composito. Un sensore 2D di questo tipo ha una copertura molto più ampia di una fibra ottica 1D, ma decifrarne il segnale è un compito a sé stante, che il team ha affrontato posizionando elettrodi (nel modello) lungo il perimetro del sensore per misurare il potenziale elettrico.
Con più di due elettrodi, il sensore diventa bidimensionale, eliminando il secondo inconveniente della fibra ottica: indipendentemente dalla sua posizione, un difetto rientra sempre nel raggio d’azione del sensore. Inoltre, l’attrezzatura di elaborazione del segnale per la tomografia elettrica è molto meno costosa di quella per i segnali ottici.
“L’estrazione dei dati di frattura dal segnale dell’elettrodo multicanale è stata la sfida più grande che abbiamo superato con successo addestrando algoritmi di apprendimento automatico per rilevare i difetti. Abbiamo utilizzato le letture di tensione dagli elettrodi come vettori di input nel modello di apprendimento automatico e abbiamo previsto direttamente la distribuzione spaziale del difetto utilizzando una rappresentazione basata su voxel del nanocomposito” spiega Iskander Akmanov, autore principale dei due nuovi articoli sulla tecnologia di monitoraggio dell’integrità e studente di dottorato in Ingegneria petrolifera presso Skoltech.
L’apprendimento automatico ha rilevato non solo i difetti di frattura, ma anche le loro posizioni, dimensioni e forme. Il team prevede di testare i nuovi algoritmi su un oggetto reale, come una parte dell’ala di un aereo, e di implementare la tecnologia nel settore aeronautico.
