摘要

　　二维材料的潜在应用之一是增强航空航天、汽车、民用和国防工业中使用的结构和部件的多功能。这些多功能属性包括传感、储能、电磁干扰屏蔽和性能增强。在本文中，研究探讨了在工业4.0中使用石墨烯及其变体作为数据生成传感元件的潜力。我们提出了一个完整的路线图，涵盖了三大新兴技术，即先进材料、人工智能和区块链技术。像石墨烯纳米颗粒这样的二维材料作为现代智能工厂(即“未来工厂”)数字化的界面，其实用性还有待探索。研究探讨了二维材料增强复合材料如何作为物理空间和网络空间之间的接口。概述了石墨烯智能嵌入式传感器在复合材料制造过程各个阶段的应用及其在结构健康实时监测中的应用。讨论了将基于石墨烯的传感网络与数字空间相连接的技术挑战。此外，还概述了人工智能、机器学习和区块链技术等相关工具与基于石墨烯的设备和结构的集成。

创新点


1. 提出了使用还原氧化石墨烯(rGO)涂层的玻璃纤维布作为传感器,监测复合材料制造过程中的各个阶段,如增强材料压缩响应、树脂灌注和固化等,从而生成过程数据。

2. 讨论了如何将rGO传感器生成的数据与数字空间集成,实现智能操作。提出了使用区块链技术收集和管理传感器数据,使用人工智能工具分析信号,并与数字孪生相结合。

3. 提出了一种将先进的2D材料(如石墨烯)、人工智能和区块链技术融合的路线图,以实现工业4.0中的智能制造。

4. 全面探讨了rGO传感器在复合材料制造各个阶段所产生的数据类型,以及这些数据如何用于过程监控、结构健康监测和数字孪生的创建。

5. 探讨了人工智能在校准、检测和预测模型中的应用,以分析rGO传感器产生的数据,实现智能制造。

6. 强调了区块链技术在以安全、可靠的方式收集和管理传感器数据方面的作用。

总体而言,文章系统地阐述了如何利用石墨烯纳米粒子使材料本身与数字世界直接对话,实现工业4.0中的智能制造。


图文介绍


图1. 使用石墨烯纳米颗粒作为界面来创建数字工厂环境的复合材料结构的数字化流程图

图2. 在智能复合材料组件的生命周期、制造期间和其他制造过程中产生的数据元素及结构调控

图3. 在工业4.0中的复合材料制造中使用机器和深度学习模型

图4. 利用块链技术在复合材料制造的各个阶段收集数据

总结

石墨烯纳米颗粒作为一种数字材料在各种现实应用中的技术应用和市场渗透方面面临着许多挑战和机遇。在将石墨烯作为增强聚合物复合材料中的传感元件进行大规模商业化之前，必须考虑这些挑战，并使其符合工业4.0的标准。材料的材料选择过程是至关重要的，因为目前有几种二维材料，所选择的二维材料不仅影响加工步骤，而且影响产品的纤维传感特性。规模经济也是选择二维材料的一个因素。原子建模可以作为缩小特定应用程序的材料选择范围的工具。当涉及到多功能复合材料时，这一点就变得非常重要。二维材料，如MXenes可以设计以获得优化的性能。原子建模也可以帮助制造两种或两种以上材料的混合体。合成高质量的材料也是一个挑战，特别是如果这些过程在文献和实践中没有得到很好的防御。它必须决定是否需要内部合成或现成的选项可能适用于一个应用程序。


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