Service-based integration of modular control components in digital manufacturing platforms

Author(s):  
Jonathan Fuchs ◽  
Ruwen Schneider ◽  
Sascha Julian Oks ◽  
Jorg Franke
2018 ◽  
pp. 181-194
Author(s):  
PHF Cavasso ◽  
NW Paschoalinoto ◽  
C Lazareti ◽  
D Gregório ◽  
DOT Bruno

O estudo se desenvolveu por meio da fabricação e posterior ensaio de corpos de prova confeccionados por meio de Direct Digital Manufacturing (DDM), usinagem de placas extrudadas e injeção de polímeros. Um comparativo das propriedades mecânicas obtidas pelos ensaios de tração foi realizada. A avaliação das aplicações de peças DDM, especialmente por se tratar de uma tecnologia relativamente jovem e que ainda não tem todo seu potencial explorado, foi o que motivou a realização desse trabalho. Cada um dos três processos avaliados apresentou particularidades. Os ensaios de peças usinadas e injetadas apresentaram resultados bem característicos, sendo o material usinado mais resistivo à forças trativas do que o material injetado. As peças fabricadas por DDM se mostraram tão eficientes quanto à injeção no ensaio de tração.


2021 ◽  
Vol 180 ◽  
pp. 150-161
Author(s):  
Markus Krauß ◽  
Florian Leutert ◽  
Markus R. Scholz ◽  
Michael Fritscher ◽  
Robin Heß ◽  
...  

2021 ◽  
pp. 004051752098238
Author(s):  
Siyuan Li ◽  
Zhongde Shan ◽  
Dong Du ◽  
Li Zhan ◽  
Zhikun Li ◽  
...  

Three-dimensional composite preform is the main structure of fiber-reinforced composites. During the weaving process of large-sized three-dimensional composite preform, relative rotation or translation between the fiber feeder and guided array occurs before feeding. Besides, the weaving needles can be at different heights after moving out from the guided array. These problems are mostly detected and adjusted manually. To make the weaving process more precise and efficient, we propose machine vision-based methods which could realize accurate estimation and adjustment of the relative position-pose between the fiber feeder and guided array, and make the needles pressing process automatic by recognizing the position of the weaving needles. The results show that the estimation error of relative position-pose is within 5%, and the rate of unrecognized weaving needles is 2%. Our proposed methods improve the automation level of weaving, and are conducive to the development of preform forming toward digital manufacturing.


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