Caractéristiques des matériaux
ZEISS PLASTICS SOLUTIONS

Caractéristiques des matériaux

Métrologie et logiciel pour la caractérisation des matériaux plastiques

Détermination des caractéristiques du matériau

Dans le cadre de l'analyse des matériaux et du développement des produits, diverses méthodes d'essai sont utilisées pour déterminer les caractéristiques des matériaux et créer des cartes de matériaux. La connaissance des caractéristiques des différentes matières plastiques constitue une base fiable pour le design de composants adéquats (CAO), le développement d'un outil fonctionnel, la simulation réaliste (IAO) et l'optimisation des variantes de produits, de l'agencement des outils et des processus de fabrication.

ZEISS comprend les défis qui se posent dans le domaine de la caractérisation des matériaux plastiques et propose des solutions sur mesure allant de l'analyse de la taille des grains, de la porosité et des particules à la détermination de la viscoélasticité et de la dépendance à la température, ainsi que du retrait et du gauchissement, en passant par les tests de stabilité à long terme et de capacité de charge.

Évaluation de la qualité de la poudre de plastique

Évaluation de la qualité de la poudre de plastique

Test fiable des caractéristiques de traitement

Le défi

Dans le cadre de la caractérisation des matériaux de la poudre plastique, la distribution de la taille des particules de poudre individuelles doit être analysée. En effet, elle influence le compactage de la poudre et donc la possibilité de défauts dans les composants.

Notre solution

Microscopes optiques et MEB en connectivité avec la suite logicielle ZEISS ZEN core avec acquisition d'images automatisée, analyse d'images intuitive et gestion des données basée sur le cloud.

Analyse des plastiques complexes

Analyse des plastiques complexes

Caractérisation microscopique intelligente des matériaux

Le défi

La détermination des paramètres des matériaux prend énormément de temps pour les matériaux à structure complexe ou les domaines d'application exigeants. L'analyse nécessite une imagerie à haute résolution et doit souvent être effectuée en plusieurs étapes.

Notre solution

Flux de tâches corrélatif et analyse intelligente des matériaux à l'aide de l'intelligence artificielle pour la détermination automatisée des proportions multiphases en vue de l'étude des relations structure-propriété.

Analyse d'échantillons chargés (statiques ou dynamiques)

Analyse d'échantillons chargés (statiques ou dynamiques)

Suivi des déformations en direct avec diffusion de données

Le défi

Les analystes de matériaux doivent tester le comportement des matériaux sous charge, un processus souvent laborieux et coûteux.

Notre solution

Le système ARAMIS capture les éprouvettes pendant une charge sans contact à l'aide de caméras de haute qualité. Il permet de déterminer les déplacements, les vitesses, les accélérations et les déformations en 3D ainsi que les mesures de 6 degrés de liberté (6DoF). ARAMIS est utilisé pour les essais de traction, de cisaillement, de compression et de flexion trois points, ainsi que pour les essais à grande vitesse et en température. La préparation conventionnelle des échantillons n'est pas nécessaire.

Détecter les mouvements, les déplacements et les déformations sans jauge de déformation, extensomètre et LVDT

Détecter les mouvements, les déplacements et les déformations sans jauge de déformation, extensomètre et LVDT

Le défi

Dans les méthodes de mesure classiques, des capteurs sont appliqués sur l'échantillon, mais ils influencent la qualité de la surface de l'échantillon et peuvent donc fausser les résultats des mesures.

Notre solution

Les jauges de déformation, les extensomètres et les LVDT ont été intégrés dans le logiciel ZEISS INSPECT Correlate sur la base des données acquises sans contact. En particulier, les phénomènes de déformation inhomogène tels que le rétrécissement et les fronts d'écoulement peuvent ainsi être analysés en détail.

ZEISS INSPECT Correlate fait partie du système de mesure 3D ARAMIS, mais peut également être utilisé de manière autonome pour l'analyse des données.