Duro:Press

Bestimmen der Materialeigenschaften von Duroplasten mit KI gestützter Auswertesoftware (Bild: TH Köln, IPK, lfk)

•  Verbesserung der Produktqualität
   
• Einsparung von Einrichtzeit und Materialkosten
   
• Sicherung einer hohen Qualität der Plastifizierung von schwankenden Materialchargen

Kurzfassung der Projektbeschreibung:

Die Verarbeitung von Durplasten ist unter anderem durch das irreversible Vernetzungsverhalten ein hoch komplexer Prozess. Zusätzlich wird durch Prozessgrößen wie Wärme und Druck, die während der Verarbeitung auf das Material wirken, der Vernetzungszeitpunkt beeinflusst, wodurch dieser nicht trivial während der Produktion bestimmbar und einstellbar ist. Bei der Duroplastverarbeitung gilt es jedoch diesen Vernetzungszeitpunkt möglichst genau zu bestimmen, um Kosten und Ressourcen zu sparen. 

Da eine Messung der Materialeigenschaften vor der Verarbeitung die einzige Möglichkeit ist um eine ausschussfreie Produktion zu realisieren, soll in diesem Forschungsvorhaben ein Messsystem entwickelt werden, dass vor der Materialverarbeitung in einer rauen Produktionsumgebung eingesetzt werden kann.  Das im Projekt Duro:Press zu entwickelnde Messsystem soll die benötigte Energie bestimmen, die zur Vernetzung von Materialien führt, sowie die Fließeigenschaften des Duroplastmaterials bestimmen.

Ausgewertet werden die Messergebnisse durch eine integrierte Auswertesoftware, die die Daten des Messsystems auswertet. Die Auswertungssoftware soll durch eine automatische Qualitätsklassifizierung unterstützt werden. Durch dieses Zusatztool werden die Messergebnisse mit einem unüberwachten Machine Learning Algorithmus in Qualitätscluster unterteilt. Die Auswertesoftware ist auch ohne Machine Learning Algorithmus funktionsfähig, es ist aber anzunehmen, dass durch diese Kategorisierung der Materialdaten die Analyse und die Qualität des zu produzierenden Produkts verbessert wird.