Iniciativa ENLIGHTEN acelera la adopción industrial de compuestos termoplásticos

Cuanto más ligero es un vehículo, menos combustible consume y menos CO₂ emite. Los materiales ligeros lo suficientemente resistentes para garantizar la seguridad de los pasajeros también son populares entre fabricantes de coches y aviones. Los compuestos termoplásticos —plásticos reforzados con fibra que se ablandan al calentarse— son ligeros, resistentes, fáciles de trabajar y fáciles de reciclar. Ciertos componentes en fuselajes y alas de aviones ya se fabrican con este material relativamente nuevo. Sin embargo, aún no están en uso más amplio.

El objetivo de ENLIGHTEN —Enabling Integrated Lightweight Structures In High Volumes— es encontrar una forma de producir estructuras completas fiables usando este material de manera predecible, reproducible y rentable. Este proyecto de 6 millones de euros y cinco años está siendo lanzado por la Universidad de Twente (UT, Twente, Países Bajos) y el Dr. Remko Akkerman, científico en UT y el ThermoPlastic composites Research Center (TPRC, Twente, Países Bajos) como parte del programa Perspective basado en Países Bajos, que desafía a los científicos a establecer nuevas líneas de investigación innovadoras que puedan tener un impacto económico y social genuino. Establecido por el Dutch Research Council (NWO) y el Ministerio de Asuntos Económicos y Clima, seis consorcios Perspective se están estableciendo en Países Bajos, con 138 empresas y organizaciones aportando 10 millones de euros de su propia financiación para igualar los 22 millones disponibles del gobierno neerlandés.

Desarrollando detalles multi-escala

CW habló con Akkerman para entender mejor en qué consiste realmente ENLIGHTEN. «Los lectores de CompositesWorld están muy familiarizados con el trabajo realizado en TPRC, donde nos centramos en procesamiento rápido de termoplásticos, incluyendo soldadura, sobremoldeo y también reciclaje», dice Akkerman. «Hemos publicado muchos resultados estudiando materiales, proceso y rendimiento. Pero, ¿cómo afecta el proceso a la distribución fibra-matriz y porosidad en el compuesto? ¿Cómo afecta eso, a su vez, al rendimiento mecánico de la pieza? ¿Cómo afectan estos procesos a la iniciación y crecimiento de grietas en servicio? Estos aspectos necesitan entenderse para madurar los compuestos termoplásticos para uso industrial más amplio».

Por eso ENLIGHTEN es un programa tan grande, involucrando especialistas en polímeros, micromecánica de compuestos, modelado digital multi-escala y ciencia de datos digitales. «Nuestro objetivo es desarrollar conocimiento que podamos usar para optimizar estos procesos de compuestos termoplásticos para un rendimiento optimizado», dice Akkerman. «También integraremos monitorización de proceso —porque la calidad del material depende de tu capacidad para controlar el proceso— y aprendizaje automático para acelerar esta optimización».

ENLIGHTEN incluye las tres universidades técnicas de Países Bajos (Universidad de Twente, Universidad Tecnológica de Delft y Universidad Tecnológica de Eindhoven) así como empresas a lo largo de las cadenas de suministro automotriz y aeroespacial, incluyendo OEMs, proveedores Tier y PYMES. Organizaciones fuera de Países Bajos también están involucradas, incluyendo el WMG Centre for High Value Manufacturing de la Universidad de Warwick como parte del programa CATAPULT del Reino Unido y Jaguar Land Rover, filial del fabricante automotriz global Tata Motors (Mumbai, India).

Esta micrografía muestra cierta migración de fibra por encima de la línea de soldadura entre un preformado de fibra continua y el sobremoldeo por inyección de fibra corta. Cómo esto afecta la resistencia y rendimiento de la pieza es una pregunta entre muchas que responderá ENLIGHTEN.

«Los procesos que investigaremos incluyen soldadura por inducción y ultrasónica así como sobremoldeo, que también tiene una interfaz de soldadura, cada uno involucrando los mismos fenómenos físicos pero a diferentes tasas», señala Akkerman. «Así que todos los mismos fenómenos respecto a movimiento de fibra, tensión e iniciación de grietas se aplican aquí también». Pero, ¿no llevan las estructuras compuestas termoplásticas soldadas volando en aviones comerciales desde hace más de 30 años? «Sí, pero ninguna de esas estructuras usa soldadura por inducción o ultrasónica con cintas unidireccionales», señala, «lo cual es mucho más difícil de entender y controlar, pero también más económico de producir si podemos predecir totalmente los procesos».

El modelado multi-escala y las pruebas físicas jugarán un papel clave en el proyecto ENLIGHTEN. «Es imposible entender un compuesto sin mirar el proceso de fabricación usado para crearlo», dice Akkerman. «A través del modelado digital, podemos formular hipótesis y luego realizar experimentos lado a lado para validar nuestros resultados y refinar nuestro entendimiento. Por ejemplo, esto incluye mirar la formación de estructuras cristalinas a nivel micro, cómo se mueven las fibras durante el proceso de soldadura a nivel meso y cómo estos fenómenos interactúan para afectar el desarrollo de tensión, microgrietas y las cargas últimas de la estructura a nivel macro. Este nivel de investigación tan en profundidad pero combinado no lo he visto aún en nuestra industria».

Pero, ¿dónde entra el aprendizaje automático? «Cada uno de los elementos de análisis en los paquetes de trabajo 1 y 2 tarda horas en ejecutarse», dice Akkerman, «y debe repetirse para cada material, pieza y proceso específico. Si quieres lograr optimización a través de todas estas escalas y modelos, tomará miles de horas. A medida que hacemos esto, sin embargo, estaremos acumulando datos sobre cómo todos estos fenómenos se relacionan entre sí. Entonces podremos entrenar redes neuronales para reconocer conexiones en estos datos, totalmente en línea con la física subyacente».

Mirando el alcance del trabajo mostrado abajo, explica, «habrá conexiones de izquierda a derecha y de arriba a abajo. Basándonos en todos estos análisis, nuestro objetivo es desarrollar algoritmos que puedan usarse de manera más general y flexible sin tener que empezar desde cero cada vez. En otras palabras, estos algoritmos pueden aplicarse a tu pieza dada, ayudándote a optimizar tus parámetros de proceso y elecciones de material. Piensa en el aprendizaje automático como un tipo de ajuste de curvas con muchas, muchas variables». Concede que no es una analogía perfecta, pero el resultado es efectivamente similar, en que la curva —que en este caso es más una hiper-superficie multidimensional— mostrará las correlaciones y causalidades que señalan el camino a seguir.

Materiales, difusión y objetivo final

Finalizar los materiales a estudiar es una de las primeras tareas del proyecto ENLIGHTEN. «Lo más probable es que se estudie poliamida 6 (PA6, nailon) para automoción y poliariletercetona de bajo punto de fusión (LM PAEK) para aeroespacial», dice Akkerman. «Evaluaremos otros materiales y miraremos todos los datos disponibles». Esto puede incluir, por ejemplo, lo generado por otros programas, como MECATESTERS en Clean Sky 2, que ha hecho una cantidad significativa de pruebas con cinta UD de fibra de carbono reforzada con LM PAEK. Mientras tanto, el programa STUNNING de Clean Sky 2 generará una gran cantidad de datos con respecto a soldadura ultrasónica mientras ensambla la mitad inferior del Demostrador de Fuselaje Multifuncional (MFFD). Akkerman señala los proyectos COMPeTE realizados en TPRC, que han estudiado sobremoldeo para muchas combinaciones de materiales diferentes.

Sobre la difusión de los resultados del proyecto, el consorcio ENLIGHTEN tendrá reuniones generales anuales y los subgrupos en cada paquete de trabajo se reunirán según sea necesario para lograr sus hitos establecidos. Presentaciones individuales se harán en conferencias nacionales e internacionales durante el transcurso del proyecto y una sesión dedicada o conferencia internacional completa en el año final del proyecto se organizará para compartir los resultados globales.

El objetivo final, dice Akkerman, es lograr para los compuestos termoplásticos lo que la industria del metal tiene con su enfoque de diseño de materiales para metales monocristalinos en motores aeronáuticos, por ejemplo. «Su objetivo era alcanzar un rendimiento necesario para el futuro de la aviación. Vemos el mismo mandato para un rango más amplio de movilidad. Estamos intentando diseñar procesos de soldadura y sobremoldeo para optimizar el rendimiento de compuestos termoplásticos ligeros para estructuras aeroespaciales y automotrices, pero aún tenemos tanta variabilidad. El resultado son factores de seguridad excesivos y menos eficiencia de la que las tecnologías realmente ofrecen. Sí, tenemos piezas de compuestos termoplásticos volando, pero tomó 30 años llegar hasta aquí. Europa tiene el objetivo de ser neutra en carbono para 2050 —eso es menos de 30 años. Si continuamos en nuestro mismo camino, que aún implica mucho ensayo y error, no alcanzaremos los objetivos necesarios para luchar contra el cambio climático. Vemos un camino diferente, más eficiente, vía ENLIGHTEN y ahora es el momento de actuar».