Forschung für den Mittelstand - Die IGF-Projektdatenbank

Praktische Anwendung Neuer Analytischer Methoden für Aluminiumlegierungen

Das Vorhaben hat das Ziel, Phasen und Einschlüsse in Aluminium durch die Verwendung der OES-PDA zu bestimmen. Die herkömmliche Bestimmung solcher Phasen und Einschlüsse ist aufwendig. Durch die OES-PDA ergibt sich die Möglichkeit in wenigen Sekunden Phasen und Einschlüsse zu detektieren. Dies passiert parallel zur Bestimmung der mittleren chemischen Zusammensetzung und bereitet keinen zusätzlichen Aufwand für die Unternehmen. Die zeitnahen Informationen unterstützen den Gießer die steigenden Anforderungen im Aluminiumguss zu erfüllen. Diese Funktionalitätserweiterung der vorhandenen Geräte ist besonders für KMU interessant, da sich die Anzahl der benötigten Analysemethoden und der Aufwand reduzieren. Da bei einer OES-PDA-Messung eine große Menge an lokalen Kleinstanalysen durchgeführt wird, sind statistische Methoden für eine Auswertung erforderlich. Die Messdaten zur Erstellung dieser Auswertung müssen aber zur Sicherstellung der Validität der Ergebnisse möglichst aus anwendungsnahen Versuchen erzeugt werden. PANAMA beschäftigt sich vornehmlich mit zwei Ansätzen zur Erweiterung der OES-PDA. Der erste Ansatz verfolgt die Erweiterung der Datenbank für die in den Projekten Al GISS 1 und 2 erarbeitete Methode zur Phasenerkennung, um so eine breite Anwendbarkeit zu gewährleisten und eine Grundlage für eine Verbesserung der Detektion durch Anwendung neuer Einteilungsmethoden für die Messdaten (z. B. neuronale Netze und maschinelles Lernen) bereit zu stellen. Der zweite Ansatz ist die Vergrößerung der Informationsdichte, die bei einer Messung mittels OES-PDA extrahiert werden kann durch die Betrachtung der zeitlichen Anordnung der Funkentreffer auf detektierten Phasen mit dem Ziel Aussagen über die Phasenmorphologie zu treffen. Zusätzlich zu dieser Erweiterung und Verbesserungen der Methodik soll durch Industrieversuche eine bessere Vorgehensweise für die Probenerzeugung und Messung für die OES-PDA gefunden werden, um die Implementierung in der Industrie zu erleichtern.

Ergebniszusammenfassung:

Im Rahmen der Forschungsarbeit konnten die in den Vorprojekten entwickelten Methoden zur Auswertung von OES-PDA Daten weiterentwickelt werden. Die bestehende Datenbank mit Vergleichswerten zur automatisierten Phasenidentifikation konnte, nach einer Änderung ihrer Struktur, erweitert werden, so dass nun eine breite Auswahl an industriell genutzten Aluminiumlegierungen enthalten ist. Die Auswahl der enthaltenen Elementkanäle fand dabei auf Grundlage der maximalen Schnittmenge der zur Verfügung stehenden Kanäle in den genutzten Spektrometern bei den beteiligten Geräteherstellern statt. Die eingefügten Daten stammen dabei weitgehend von industriell hergestellten Proben, so dass eine Anwendbarkeit der resultierenden Modelle in diesem Bereich gegeben ist. Durch Nutzung von Algorithmen aus dem Bereich des maschinellen Lernens für die statistischen Modelle konnte die automatische Klassifizierung von Einschlüssen und Phasen beschleunigt werden, bei gleichzeitiger Ermöglichung der Auswertung unvollständiger Datensätze. Der genutzte Algorithmus ist der Random-Forest-Algorithmus. Die Definition der Anwendungsgrenzen der Methodik erlaubt einen zielgenauen Einsatz in der Prozesskette bei Verwendung geeigneter Proben. Vergleiche von Messungen an Proben aus der Laborproduktion und aus verschiedenen Industrieunternehmen zeigten Unterschiede in der Prozessführung auf. Dies war zum Beispiel bei der detektierten Menge an Veredelungsmittel zu beobachten. Zusätzlich war die Zunahme von Verunreinigungen durch weitere Prozessschritte in verarbeitenden Unternehmen im Vergleich zu Primärlegierungsherstellern zumindest qualitativ bewertbar. Die Möglichkeiten zur Bestimmung von Phasenformparametern wurden näher statistisch untersucht, es konnte allerdings kein nutzbarer Zusammenhang zwischen Funkenenergievariationen und den gewählten Parametern identifiziert werden.