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Reinforcement Learning in kontinuierlichen Produktionsprozessen am Beispiel der Hochmodulfaser-Tape-Herstellung

Motivation

  • Leichtbau gilt als eine der Schlüsseltechnologien zur Verringerung des CO2-Ausstoßes
  • Automatisierte Ablage von Tapes stellt hohe Qualitätsanforderungen an das verarbeitete Material
  • Ungleichmäßige Tape-Breiten und –Dicken führen bei der automatisierten Ablage zu Gassen und Überlappungen benachbarter Tape-Bahnen sowie zu Ondulationen im Laminat

Ziele

  • Zeitreduktion beim Rüstvorgang, Materialwechsel und bei der Anpassung an veränderte Umgebungsbedingungen
  • Erhöhung der nutzbaren Materialkennwerte zur Gewichtsreduktion und einer Kostenersparnis aufgrund besserer Materialausnutzung
  • Erhöhung der Produktivität in der Herstellung von trockenen Tapes und den nachfolgenden Weiterverarbeitungsprozessen zum Verbundbauteil

Umsetzung

  • Erweiterung des Spreizprozesses durch zusätzliche Sensorsysteme und adaptiver, intelligenter Regelungsverfahren mittels maschinellem Lernen
  • Verbesserung der Breitenkonstanz von Tapes im Spreizprozess sowie Steigerung der Robustheit des geregelten Spreizprozesses ggü. Störgrößen
  • Verkürzung der Inbetriebnahmezeiten nach einem Materialwechsel

Projektüberischt

Zentrales Projektschaubild

Motivation

Leichtbau gilt als eine der Schlüsseltechnologien zur Verringerung des CO2-Ausstoßes. Faserverbundkunststoffe weisen ggü. metallischen Leichtbauwerkstoffen ein höheres Leichtbaupotential auf. Hohe Materialpreise und hohe Lohnkosten durch manuelle Fertigungsprozesse haben jedoch bislang den flächendeckenden Einsatz (insb. außerhalb der Luftfahrtindustrie) verhindert. Durch den Einsatz gespreizter Bänder aus Verstärkungsfasern (z.B. Carbonfasern), sog. Tapes, können diese Defizite adressiert werden. Im Gegensatz zu konventionellen Verstärkungshalbzeugen wie Gelegen oder Geweben, lassen sich Tapes im sog. Automated Tape Laying (kurz: ATL) automatisiert und verschnittarm weiterverarbeiten.

Ziele

Ziel des Projektes ist es daher, die Breitenkonstanz von Tapes im Spreizprozess weiter zu verbessern. Zudem soll die Robustheit des geregelten Spreizprozesses ggü. Störgrößen verbessert werden und die Inbetriebnahmezeiten nach einem Materialwechsel verkürzt werden. Dazu wird zusätzliche Sensorik zur Erfassung der Breite in die Anlage integriert. Die Breite kann somit vor und nach jeder Spreizstange detektiert werden. Dies ermöglicht die Regelung für jede Spreizstange individuell zu implementieren.

Umsetzung

Die Herstellung von Tapes kann grundlegend in die beiden Prozessschritte Spreizen und Imprägnieren/Binderfixierung unterteilt werden. Beim Spreizen wird der Roving von einem dicken, ovalen Querschnitt in ein flaches, breites Band (Tape) aufgespreizt. Dabei werden die Filamente innerhalb des Rovings so umsortiert, dass sich die Breite erhöht und die Dicke verringert. Zudem werden die Filamente gestreckt und parallelisiert, was zu verbesserten mech. Eigenschaften (insb. Druckeigenschaften) führt. Die vergrößerte Oberfläche bzw. geringere Dicke des Rovings vereinfacht nachfolgend die homogene Imprägnierung. Insb. kostengünstige Heavy-Tow-Fasern (Carbonfasern mit einer Filamentanzahl größer als 24.000) müssen auf Grund ihrer hohen Dicke bzw. hohen Flächengewichtes aufgespreizt werden.

Beteiligte Forschungsinstitute

Zur Gewährleistung einer größtmöglichen Praxisnähe des Forschungsvorhabens und dessen Ergebnissen, wird das Projekt von Vertretern verschiedener Industrieunternehmen begleitet, um dabei einen regen Informationsaustausch zwischen Forschungsstätte einerseits und den Industrievertretern andererseits sicherzustellen. Zur Erreichung des Projektziels ist die gebündelte Zusammenarbeit von kompetenten Forschungseinrichtungen aus verschiedenen Disziplinen und Partnern aus der Industrie notwendig. Die zwei Forschungsstellen gewährleisten durch ihre Fach- und Methodenkompetenz eine qualitativ hochwertige Projektabwicklung. Beteiligt sind:

  • das Institut für Unternehmenskybernetik (IfU) e.V. an der RWTH Aachen und
  • das Institut für Textiltechnik (ITA) der RWTH Aachen

Christina Ionescu, M.Sc.
Institut für Unternehmenskybernetik (IfU) e.V.
christina.ionescu@ifu.rwth-aachen.de

Patrick Böhler, M.Sc.
Institut für Textiltechnik (ITA) der RWTH Aachen
patrick.boehler@ita.rwth-aachen.de

Gefördert durch

Das Projekt der Forschungsvereinigung Institut für Unternehmenskybernetik e.V. wird über die Arbeitsgemeinschaft industrieller Forschungsvereinigungen „Otto von Guericke“ e.V. (AiF) ab dem 01. Mai 2022 über zwei Jahre im Rahmen der Industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF, Vorhaben-Nr. 22237 N) aus Mitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.

Projektbegleitender Ausschuss

Zur Gewährleistung einer größtmöglichen Praxisnähe des Forschungsvorhabens und dessen Ergebnissen, wird das Projekt von Vertretern verschiedener Industrieunternehmen begleitet, um dabei einen regen Informationsaustausch zwischen Forschungsstätte einerseits und den Industrievertretern andererseits sicherzustellen.

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