Forschung für den Mittelstand - Die IGF-Projektdatenbank

Lokale Binderapplikation für die verbesserte Drapierung von textilen Preforms

Innerhalb der Preformingprozesskette zur Herstellung von Faserverbundbauteilen werden die Textillagen stoffschlüssig durch flächigen Binder gefügt und in Stempelumformtechnologien umgeformt. Durch den Einsatz des flächigen Bindermaterials wird das Abgleiten der Einzellagen, durch den schmelze förmigen Binderzustand untereinander stark erschwert, so dass hohe Umformkräfte notwendig sind, welche zu kostenintensiven Anlagentechnologien sowie Ober- und Unterwerkzeugen aus Materialien führen. Das flächig aufgebrachte Bindermaterial kann während der Umformung jedoch keine einzellagenspezifische Zuführung des Textils, aufgrund stark erhöhter Reibung zwischen den Einzellagen gewährleisten, so dass der 2D-Preform nicht textil- und lastgerecht umgeformt wird. Fehler wie Faserverschiebungen, Gassen, Falten sowie Dickensprünge sind die Folge.

Ziel ist es daher die notwendigen Umformkräfte um 50% zu reduzieren und eine textil- und lastgerechte Umformung der 2D-Lagenpakete zu realisieren. Ansatz zur Erreichung des Ziels ist der Einsatz lokaler Binderapplikation. Die lokale Binderapplikation ermöglicht eine Senkung des Binderanteils im Bauteil und eine gezielte Umformung der Zwischenlagen und wird durch ein Modell der Nutzer vorgegeben. Folglich können die notwendigen Umformkräfte reduziert und der Einsatz von kleineren und preiswerteren Pressen begünstigt werden.

Der wirtschaftliche Nutzen für KMU ergibt sich aus dem lokalen Binderauftrag sowie durch das selbstlernende Modell zur vereinfachten Drapiersimulation. Die lokale Binderapplikation führt zu einer Materialersparnis durch die Reduzierung der Bindermenge, einer Reduzierung der Investitionskosten für Pressen sowie einer Senkung der Ausschussquoten durch eine verbesserte einzellagenspezifische Umformung der Textilien. Die Bereitstellung des Drapiersimulationsmodells macht den Einsatz von kommerzieller Software überflüssig (ca. 30.000€/ Jahr) und vereinfacht den Zugang der KMU zum FVW-Markt.

Ergebniszusammenfassung:

Die Anzahl deutscher Unternehmen, die sich bei der Verarbeitung von Faserverbundwerkstoffen (FVK) mit dem Prozess des sogenannten Preformings beschäftigen, umfasst rund 200 Unternehmen. Die Branche wächst aufgrund der hohen Nachfrage für Faserverbundkunststoffe in immer neuen Anwendungsfeldern stetig.

Der in DrapeFix entwickelte Ansatz ermöglicht erstmals, den lokalen Binderauftrag im Zuge der Herstellung von Preforms für die FVK-Branche mittels eines maschinellen Lernverfahrens vorherzusagen. Durch eine textil- und lastgerechte Binderapplikation können Material eingespart und die Materialeigenschaften besser ausgenutzt werden.

Für die Vorhersage eines optimalen Binderpfads wurden acht repräsentative Gewebe und Gelege mit in der Praxis häufig verwendeten Orientierungen, Bindungsarten und Flächengewichten ausgewählt. Die Materialcharakterisierungen wurden mit und ohne Binder mit Hilfe verschiedener Prüfverfahren durchgeführt. Anschließend wurde eine Simulation entwickelt, die es ermöglicht, weitere Daten zu generieren, ohne aufwendige und kostenintensive Versuche durchführen zu müssen. Das neue Konzept sieht vor, über ein maschinelles Lernverfahren eine Vorhersage über den optimalen lokalen Binderauftrag zu treffen. In bisherigen Verfahren wurde der Binder stets vollflächig aufgetragen. Dieser hat in Abhängigkeit von Textilart und gewünschter Bauteilgeometrie lokal positive bzw. negative Auswirkungen auf die Materialeigenschaften. Für das Lernen dieser Abhängigkeiten wurde ein Verfahren entwickelt, in dem ein neuronales Netz mit einem evolutionären Algorithmus kombiniert wurde. Für das neuronale Netz wurde ein überwachter Lernalgorithmus gewählt, der die Güte eines Preforms vorhersagt. Über den evolutionären Algorithmus ist eine effiziente Optimierung dieser Vorhersage möglich. Unternehmen können die entwickelte und öffentlich zur Verfügung gestellte Software herunterladen und entsprechend ihrer spezifischen Anforderungen weiterentwickeln.