大卫·里佐博士著
F-35闪电II是一种隐身作战飞机，可以执行战争打击任务和电子监视，速度可达1.6马赫。外部尺寸的任何偏差都可能干扰隐身能力，而在超音速下，这将是灾难性的。
F-35闪电II是一种全天候隐形作战飞机，用于执行作战打击任务和电子监视能力，速度可达1.6马赫。复合材料占机身重量的35%，其中大部分是双马来酰亚胺，以及一些碳纳米管增强环氧树脂，其抗拉强度大约是钢的100倍。外部尺寸的任何偏差都可能干扰隐身能力，在超音速下，对飞机和飞行员来说都是灾难性的。
因此，确认“已建成”计量接近于设计的完美是至关重要的。目前，洛·马公司在德克萨斯州沃斯堡的生产设施进行人工检查。机器上方安装了门架，工作人员使用伸直一臂的手持扫描仪。这种手工操作过程引入了变量，并将工人置于危险之中，因为他们试图跨越飞机光滑的轮廓表面。
为了产生更快的结果，同时提高所有相关人员(工厂工人、客户和用户)的准确性和安全性，需要向数字化检查过渡。
洛克希德质量与任务成功研究员Chris Colaw表示:“行业中需要有一个大胆的空中数字检查的第一个采用者，洛克希德·马丁公司希望通过这个用例来实现这一角色。”“这在质量领域很重要，因为它帮助我们摆脱对大量人工参与的依赖。”
测量闪电
目前许多设备允许在小水平上对组件进行数字测量。然而，问题是如何扩大现有商业设备的规模，以检查大型、完全建成的项目，如大型飞机、船舶甚至潜艇，同时仍保持严格的公差。
科劳说:“100年来，我们在航空行业一直使用人力来保证质量，但大约75%的成本来自检查，其中66%需要人力来执行，这涉及到一定程度的主观性。”“但在我们的数字未来，我们需要以不同的方式拥抱事物。”
洛·马公司寻求找到一种自动化计量解决方案，以更快、更准确、更可重复的过程中确认和记录最紧公差的测量。
CAD / CAM服务公司为F-35战斗机解决表面测量和分层问题，获得了小型企业技术转移研究奖。
Colaw说:“我们自己研究数字未来会是什么样子，但我们选择与CAD / CAM合作，因为他们提供了一个与扫描仪公司和德克萨斯大学在无人机控制方面合作的机会。”“这使我们不必独自完成所有的工作。这次合作是天作之合。”
在2021年春天，CAD / CAM服务(cadcam.org)获得了小企业技术转移研究(STTR)奖，以解决F-35战斗机的表面测量问题。它的工作是组建一个行业领先的供应商团队，向洛克希德·马丁公司交付一个无人机安装的扫描仪，可以精确(±0.025毫米)测量大型组件，并将数据传输到一个系统，最终创建CAD文件，用于首次产品检查或维护目的。
这家总部位于德克萨斯州的公司自1988年以来一直在全球范围内提供3D建模和CAD转换服务。其客户包括波音公司、利顿-英格尔斯造船公司、美国海军和空军。
CAD / CAM Services首席执行官Scott Shuppert表示:“我们正在采用各种商用的、现成的组件，对它们进行轻微修改，然后将它们结合在一起创建一个新系统，以解决行业所需的问题。”
集成的元素
协同的结果始于无人机和相机检测软件，后者必须主动搜索问题，如:凹痕、裂缝、变形、腐蚀和对齐问题，然后将测量结果与设计模型相一致。
Shuppert说:“我们的团队决定，我们需要一架无人机和一个机器人在装配线上进行检查。无人机将在飞机上方和周围飞行，而安装在轮子上的机器人将在飞机下方工作。对于无人机，我们选择了Airgility，因为它们具备我们需要的大部分条件。”
Airgility Inc.总部位于马里兰州的College Park，专注于将人工智能和自动驾驶技术集成到其无人机(UAV)中。他们的无人机满足了机动性(连续可调倾斜马达)、控制精度(保持飞行路径至±6毫米的能力)、符合性(NDAA和TAA)和运载能力的要求。
制导和控制(G&C)系统采用多回路结构，计算所需参考位置和当前无人机位置之间的误差，然后以80赫兹的采样率合成所需的3轴转子运动。这使得无人机可以在没有全球定位卫星的情况下操作。
Airgility的首席执行官兼联合创始人普拉蒙德•拉赫贾表示:“由于GPS信号无法穿透一个建造精良的机库，无人机只能依靠内部的G&C系统。”“该系统通过一个独立的推力矢量系统调节无人机的角度方向，因此它可以根据飞机的物理尺寸遵循3d参考轨迹。”
目前，在洛·马公司位于德克萨斯州沃斯堡的生产设施中，计量和分层检查都是手工完成的。
Raheja解释了如何通过一种融合了大量冗余传感器数据的算法来实现态势感知。这使得飞行器可以在狭窄的空间中飞行，比如龙门或飞机机翼的上方和下方。该智能还包括一个独立的机载人工智能故障保护机制，因此，如果软件因任何原因崩溃，无人机将简单地后退，避开任何障碍，并自己着陆。
避免碰撞是非常重要的，因为除了飞机本身，洛克希德·马丁公司的工厂还存在许多物理障碍，包括脚手架、飞行员梯子、辅助动力装置、机尾、顶篷和人员。
洛·马公司的Colaw说:“在我们让无人机在一架价值8000万美元的喷气式飞机旁边飞行之前，我们想在实验室环境中测试它。”
这就是阿灵顿德克萨斯大学机械、航空航天工程和飞行控制教授阿尼梅什·查克拉瓦蒂博士的工作。Chakravarthy在避碰方面的研究获得了美国国家科学基金会颁发的职业成就奖。
Chakravarthy说:“我们的目标是让无人机以合适的速度绕着飞机执行多个精确轨道，同时确保扫描仪正确地朝向飞机。”“诀窍在于不要靠得太近，以免引起碰撞，但也不要离得太远，以免扭曲读数。”
Chakravarthy的高级学生将开发一种机械机器人，在飞机下沿着工厂地板携带扫描仪。它将配备自己的G&C系统——概念上类似于无人机——将自动跟踪参考轨迹，同时确保避免碰撞。
科劳说:“有时无人机技术因为简洁有趣而获得大量关注，但它背后必须有商业价值。”“使用无人机和这种类型的扫描技术真的打开了一扇门，让我们更好地了解我们的产品，并以经济有效的方式证实我们的产品质量，这是我们目前无法做到的，因为我们受到人力资源的限制。”
扩展功能
目前的STTR奖励包括进一步推进的选项。对洛·马公司来说非常重要的是确定F-35复合材料表面的任何分层。由于不能总是从表面观察或测量层和空隙的分离，因此有必要采用无损检测方法。
这是高灵敏度红外相机可以用来检查航天器复合表面下，有效地可视化和识别任何异常。
CAD / CAM服务公司向洛克希德·马丁公司交付了一种无人机安装的扫描仪，可以精确(±0.025毫米)测量大型组件，并将数据无线传输到创建CAD文件的系统，用于首次产品检查或维护目的。
Teledyne FLIR全球业务发展经理Desmond Lamont说:“红外闪光灯作为激发源，通过材料传递热量。“由于空隙和缝隙不能像固体那样有效地传递热量，热量会积聚，摄像机就能识别出这些热点，并指出相邻的故障区域。”
切割线
虽然团队遇到了一些挑战，但从扫描仪上移除电线绳的问题被认为是最重要的问题之一。无线方式要安全得多，也更能避开工厂车间的人员和物理基础设施。
Airgility团队将通过使用只传输关键数据的AI无人机来解决这个问题，从而大大减少带宽。
Raheja说:“由于智能无人机知道要寻找什么异常，它只发送信息，而忽略预期结果。”“因此，你不需要连续传输大量数据。”
这次合作的最终结果是一个可靠的、高度精确的(±0.025mm)大型飞行器检测平台，消除了制造环境中的人为错误和安全风险。
他说:“对于F-35来说，在有机会成功进入的地方使用这种技术当然是有用例的。”“我们的想法是将其扩展到洛·马公司的其他业务部门，然后成为在其他适用行业使用该技术的主要支持者。
CAD / CAM服务公司。
cadcam.org
David Rizzo博士是凤凰城的自由撰稿人，在设计工程、航空航天和制造业领域拥有超过30年的写作经验。
了下:航空+国防，设计世界的文章
