R&D case: Penelope

Penelope: Snel niet-destructief testen van grote composiet vliegtuigstructuren

Automatisering van composietonderdelen voor vliegtuigen met behulp van niet-destructief testen en in-line inspectie verbeteren de efficiëntie van hoge productievolumes, zoals voor de volgende generatie short-medium range (SMR) vliegtuigen die in 2035 in gebruik worden genomen. De methode kan echter ook kostenefficiënt zijn voor kleinere volumes vanwege snellere detectie van kwaliteitsproblemen tijdens het productieproces, waardoor herwerk en afval worden verminderd.

De uitdaging

De productie van grote onderdelen vereist een holistische benadering van gegevensbeheer en geïntegreerde automatisering om de gewenste precisieniveaus te bereiken met behulp van modulaire en flexibelere apparatuur. Niet-destructief testen (NDT) is cruciaal voor composietonderdelen, maar de huidige methoden zijn langzaam, arbeidsintensief en niet geschikt voor in-situ inspectie. De inspectieresultaten, zoals scans, vereisen bovendien menselijke interpretatie, wat tijdrovend en belastend is. Daarom is er behoefte aan betere methoden om de efficiëntie en nauwkeurigheid in het productieproces te verbeteren.

De oplossing

Het snel niet-destructief inspecteren van composietonderdelen is gedemonstreerd met behulp van thermografische methoden in een realistische pilot line voor de assemblage van vliegtuigrompen. Deze is gebruikt voor de Multifunctional Fuselage Demonstrator (MFFD), winnaar van de JEC 2025 Innovation Award. Belangrijke bevindingen zijn:

Geautomatiseerde inspectie tijdens de productie is mogelijk, waarbij automatische thermografische scans gegenereerd worden.
Thermografie maakt het mogelijk om veelvoorkomende defecten te detecteren bij diktes die gewoonlijk in vliegtuigstructuren worden toegepast.
Snelle interpretatie van geautomatiseerde inspectiescans kan worden ondersteund door kunstmatige intelligentie (AI).
AI kan efficiënt getraind worden met behulp van een combinatie van reële en gesimuleerde thermografische gegevens..

Wat hebben we gedaan?

NLR heeft een innovatieve methode ontwikkeld voor snel niet-destructief testen van (grote) composietonderdelen met behulp van geautomatiseerde thermografie om defecten in vliegtuigromphuiden te detecteren. We hebben een robot gebruikt om grote delen van de composietstructuur in één keer te scannen, waardoor geautomatiseerde thermografische scans gegenereerd werden.

Vervolgens is AI gebruikt om de scanresultaten te analyseren, waardoor defecten sneller konden worden gedetecteerd – deze methode is tien keer sneller dan de conventionele ultrasonische methode. Ten slotte is een dataset van reële en gesimuleerde thermografische gegevens verzameld en voorbereid om de AI-algoritmes te trainen.