这一突破发表在《国际先进制造技术杂志》上一篇题为“通过液体成型实现结构复合材料智能制造的数字孪生”的文章中。

该出版物是IMDEA材料研究人员CarlosGonzález教授和Drs.的成果。JoaquínFernández-León和KeayvanKeramati，以及LuisBaumela博士(UPM)。

在论文中，作者提出了一种数字孪生，用于分析使用树脂传递模塑(RTM)的结构复合材料的制造过程。

“据我了解，这是第一个旨在分析复合材料制造过程的数字孪生，”合著者、IMDEAMaterials结构复合材料研究小组负责人González教授说道。

数字孪生是对象、组件或系统的虚拟模型或表示，可以通过传感器通过实时数据进行更新，无论是在对象本身内还是合并到制造过程中。

例如，飞机部件或涡轮机可以配备各种传感器，旨在监控关键功能区域。

这些传感器获得的数据直接合并到虚拟模型中，然后虚拟模型可以根据接收到的信息运行模拟，以识别潜在的材料故障或性能问题。

然而，新设计的数字孪生与类似应用的区别在于，它独特地关注复合材料制造过程本身，而不是仅限于制造零件的后期生产分析。

这种主动功能可以实现实时优化和早期故障检测，标志着仿真辅助数字制造领域的重大发展。

“在本出版物中，我们展示的是数字孪生，它可以为制造商提供整个制造过程中材料的实时图像，”González教授解释道。

“这可以监控模具的填充方式、材料内的孔隙率水平、是否存在孔等。”

RTM代表了液体复合材料成型(LCM)领域的一项先进技术，其特点是能够经济高效地生产空隙率降低的高性能复合材料零件。

通过将RTM与数字孪生技术相结合，可以促进关键工艺参数(例如注射压力和固化时间)的实时监控和动态调整，从而显着提高最终产品的质量和生产效率。

Fernández-León博士表示：“下一步涉及开发先进的数字孪生，使操作员不仅可以详细监控生产过程，还可以直接干预生产过程，根据预测模型进行实时调整。”。

“这可能包括，例如，基于数字孪生的预测分析，自动修改树脂注射压力或模具温度，以防止缺陷形成，为高度优化的智能制造铺平道路。”

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