
Đảm bảo chất lượng cho hairpin
Kiểm tra hình học và số hóa không tiếp xúcĐảm bảo chất lượng và độ tin cậy của các hairpin có độ nhạy cao
Tính toàn vẹn về kích thước và vị trí thích hợp
Sản xuất xe điện liên quan đến việc uốn dây thành hình hairpin. Các hairpin này bao gồm một dây đồng hình chữ nhật và được phủ một lớp cách điện. Vì chúng rất dễ bị biến dạng và đầu của chúng khó hàn nên cần phải kiểm tra kích thước và vị trí của hairpin trong quá trình lắp ráp stato.
Những thách thức chính về chất lượng của hairpin

Kiểm tra hình học và chất lượng lớp phủ
Sản xuất hairpin
Mỗi hairpin có cấu tạo linh hoạt và được phủ một lớp sơn mài nhạy cảm. Những đặc điểm này tạo ra những thách thức cho việc kiểm tra tiếp xúc đáng tin cậy. Một máy đo tọa độ ZEISS tự động được trang bị cảm biến ánh sáng đồng tiêu hoặc cảm biến quang học đo tam giác laser là một lựa chọn để đo chính xác hình dạng hairpin và độ dày lớp sơn.

Số hóa các cấu trúc nhạy cảm không tiếp xúc
Sản xuất hairpinCác thiết bị đo quang học rất lý tưởng để kiểm soát chất lượng hairpin, trong đó có dây cực kỳ nhạy cảm với cảm ứng. Ngoài ra, hình dạng và vị trí hairpin chỉ có thể được xác minh bằng dữ liệu 3D toàn trường. Máy đo 3D quang học cung cấp khả năng chụp bằng một cú nhấp chuột các tọa độ 3D tự do của từng hairpin và toàn bộ stato. Sau đó, phần mềm cung cấp hiển thị rõ ràng thông tin chất lượng có độ phân giải cao trong vòng vài giây.

Chất lượng thiết kế uốn của hairpin
Số hóa hairpin
Thiết kế hairpin không chỉ được xác định bởi một mô hình CAD, mà thay vào đó được phát triển thành nhiều vòng lặp thông qua cấu hình thông số uốn. Các mô hình CAD phải được quét và tạo ra để đánh giá các hairpin đã hoàn thành liên quan đến chốt chính. Chiếu rìa và tam giác laser tạo ra các đám mây điểm hairpin có độ phân giải cao, sau đó phần mềm ZEISS REVERSE ENGINEERING nhanh chóng biến thành các mô hình CAD chất lượng cao.
Thông tin chuyên sâu bổ sung về đảm bảo chất lượng cho hairpin
Need more information on quality assurance for E-Motors?
Fill out the form to download our whitepaper