PINETTE PEI创新是我们的基因,在强大的研发计划的支持下,我们投入巨资推动复合材料成型、自动化系统和可持续解决方案的发展。最近取得的进展包括快速碳纤维预成型、热塑性复合材料焊接技术以及我们的新型 TIFAANI 平台。通过与领先的技术机构合作并采用工业 4.0 原则,我们正在为全球工业开发更智能、更环保的制造方法。
我们致力于为各行各业开发革命性的解决方案,这得益于我们久经考验的工程专业知识。作为工业工程领域的佼佼者,我们在高性能复合材料设备、自动化和生态高效技术方面表现出色。通过与国际技术中心的紧密合作,我们为客户提供一些最先进和可持续的制造工艺,以应对未来的工业挑战。
PINETTE PEI 了解我们与复合材料学院之间的合作如何通过整合尖端的专业技术和专家培训来改变复合材料行业。PINETTE PEI 先进设备与复合材料学院有针对性的教育课程之间的完美协同为客户提供了独特的竞争优势。PINETTE PEI 冲压模拟器与压力机的集成优化了成型工艺,并通过日益精确的数字孪生系统加强了工艺控制。深入了解这一战略联盟的核心,它通过将技术创新与卓越教育相结合,定义了复合材料制造的未来。
HAICoPAS(高性能适应性结构高度自动化集成复合材料)项目是一个雄心勃勃的项目,旨在通过优化航空航天、汽车和天然气等高要求行业的设计和生产流程,彻底改变复合材料部件的制造工艺。该项目尤其注重开发先进的带材铺放和动态焊接装配技术,从而能够大规模生产轻质而坚固的部件,取代传统的金属材料。
该项目以 Hexcel 公司和阿科玛公司为中心,采用热塑性复合材料制造出首个创新航空结构。该结构在 JEC 2024 大会上亮相,重点展示了 Hexply® 热塑性胶带的应用,该胶带采用阿科玛的 Kepstan® PEKK 树脂和 Hexcel 的 Hextow® 碳纤维开发而成。
Haicopas 演示器是与空中客车公司、赛峰集团等主要工业企业合作设计的,说明了该项目所开发技术的有效性和实用性。这种合作关系还强调了工业界和学术机构在推进材料和技术创新方面开展合作的重要性。
该项目得到了法国国家工业产权局(Bpifrance)的支持,并被认定为 “未来投资计划 “的一部分,显示了其对关键工业部门的变革潜力以及对法国工业竞争力的贡献。
PINETTE PEI参与该合作项目的合作伙伴除 Hexcel 和 Arkema 外,还包括 Ingecal、Coriolis Composites、Institut de Soudure 等制造商和实验室,以及由 CNRS 领导的大学实验室联盟,包括 PIMM(CNRS – Arts et Métiers ParisTech – le Cnam)和 LTEN(CNRS – Université de Nantes)。这些跨部门合作对于先进复合材料领域的成功和创新至关重要。
SPECTRA项目的重点是航空热塑性复合材料的静态焊接,是该行业应对生产挑战的一项重大举措,旨在实现航空结构轻量化并降低能耗。该项目于2021年1月启动,2024年1月结束,由儒勒-凡尔纳国际热塑技术研究所牵头,空客、阿科玛、和记黄埔和赛峰集团等知名合作伙伴共同参与。
该项目的主要目标是开发一种能够组装高性能热塑性复合材料的先进传导焊接工艺。这一创新项目旨在提高生产率,同时降低与组装复合材料结构相关的成本。它还侧重于开发数字建模工具,以优化装配工艺,并整合高性能、紧凑型工具,特别关注框架的功能化,以改进焊接工艺。
SPECTRA 已在实际应用中证明了这种焊接的有效性,例如将框架焊接到弧形面板上,这对飞机机身结构至关重要。这还包括在焊接框架上增加支架,这一创新将大大改变航空航天业的制造技术。
该项目的突出之处在于其合作方式,它整合了大型工业集团和中小型企业的技能,以满足航空工业的严格要求,同时促进可大规模应用的技术进步。
PINETTE PEI该项目的主要合作伙伴包括航空航天和先进材料行业的知名企业,如空中客车、阿科玛、CERO、和记黄埔、儒勒-凡尔纳IRT、赛峰集团和STELIA Aerospace。这种跨部门合作对于开发创新解决方案以应对航空航天业当前和未来的挑战至关重要。
这种熔接技术为工业制造提供了几个显著的优势:焊接部件具有出色的结构完整性,耐久性更强,重量更轻,从而优化了热塑性塑料组件在各种应用中的整体性能。
绗缝层工艺 (QSP®)
压缩树脂传递模塑(C-RTM)
复杂 CFRP 部件的自动预成型工艺
PINETTE PEI在 , 我们正在将数字技术融入流程的每个阶段,以最大限度地提高生产效率和精度。数字化创新对于优化设计、改善机器人体工学以及促进用户学习和培训至关重要。
数字孪生:我们使用数字孪生来加快机器的调试和维护,在实际运行前实现性能的实时可视化和模拟。
热力学行为建模:这种方法可以根据各种条件下的材料行为模拟,精确地确定机器的尺寸,以满足特定的工艺要求。
基于转化过程数字化的机器参数化:我们帮助配置机器以优化其性能,利用建模预测并根据材料的特性调整设置。
数据驱动方法:随着集成的传感器越来越多,我们可以监控设备性能,以预测故障、进行预防性维护、优化能源使用和机器循环时间,从而确保生产效率更高、成本更低。