AKoS (Akustische Kontrolle von Schweißnähten)
Projektumfang
& Forschende
| Laufzeit | Seit Januar 2021 |
| Projektleitung | Doktor Joachim Hilsmann (measX) |
| Förderung durch | Bundesministerium für Bildung und Forschung, sowie das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt |
| Kooperationspartner | measX GmbH & Co. KG, RRS Schilling GmbH, FIT AG, GEFERTEC GmbH, Jennewein Metalltechnik GmbH & Co. KG, TU Ilmenau, Fraunhofer IDMT |
Problembeschreibung
Das Schweißen von metallischen Bauteilen durch Lichtbogen- oder Rührreibverfahren ist ein wesentlicher Schritt in der industriellen Fertigung, z. B. im Maschinen-, Anlagen-, Fahrzeug- und Bauwesen. Ohne den Einsatz der Fügetechnik könnten viele Produkte nicht hergestellt werden. Ein bedeutender Teil der Entstehung, d.h. der Wertschöpfung, dieser Investitions- und Gebrauchsgüter ist somit direkt auf den Einsatz der Fügetechnik zurückzuführen.
Zum Nachweis der Schweißnahtqualität werden derzeit überwiegend zerstörende und zerstörungsfreie Prüfverfahren nach dem Fertigungsprozess eingesetzt, um Unregelmäßigkeiten normgerecht zu erkennen. In der Regel werden nach Fertigstellung der Schweißnaht mehrere Prüfverfahren eingesetzt, da nicht jedes Prüfverfahren geeignet ist, alle Unregelmäßigkeiten zu erkennen. Dadurch werden Unregelmäßigkeiten erst relativ spät erkannt und müssen durch Nacharbeit korrigiert werden. Um diesen Prozess zu optimieren, wird in diesem Forschungsprojekt eine KI-basierte Toolbox entwickelt, die diesen aufwendigen Ablauf des Einrichtens der Prozessüberwachung und der Datenauswertung um mehr als 85% reduziert.
Ziele
Verbesserung der Schweißqualität und frühzeitige Erkennung von Schweißfehlern.
Methoden
Methoden, basierend auf künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen, zur Verarbeitung akustischer Daten und Integration anderer Messverfahren.
Herausforderungen
Darstellung realistischer Schweißprozesse, Beobachtung der Schweißprozesse mit verschiedenen Sensoren, Datenerfassung, Kennzeichnung von Daten und Datenanalyse.
Status und Ergebnisse
- Abschlussbericht, Datenverarbeitung und –analyse,
- Detektion und Analyse von Luftschallenmissionen während des FSW-, MSG- und WIG Schweißprozesses,
- Untersuchung der Potenziale zur Verbesserung der Vorhersagewahrscheinlichkeit von prozessspezifischen Unregelmäßigkeiten in Kombination von Luftschallemissionen und Prozessparametern,
- Zeit- und kostenoptimierte Qualitätssicherung von FSW-, MSG- und WIG-Schweißungen sowie einer ortsaufgelösten und automatisierten Dokumentation,
- Zerstörungsfreie Inline-Prüfung von Schweißungen mit einer minimalen und prozessabhängigen Offset-Zeit zwischen Datenaufnahme und Feststellung einer Unregelmäßigkeit und mit einer Stufenbewertung (1. Stufe: i.O./n.i.O.-Zustand; 2. Stufe: Aussage zur Art der Unregelmäßigkeit) zur Realisierung einer smarten Prozessbegleitung und -überwachung.
Weitere Mitarbeitende
Zuordnung zum HRW-Leitthema
- Energie und Ressourcen