Belauschtes Schweißen Forscher checken das Rührreibschweißen von Aluminium akustisch

Quelle: Fraunhofer-IDMT 2 min Lesedauer

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Ein Forschungsvorhaben namens „FSW-AcoMon“ beschäftig sich mit dem Rührreibschweißen. Dabei gilt es, den Schweißprozess akustisch zu überwachen. Künstliche Intelligenz (KI) spielt dabei mit ...

Wer hätte gedacht, dass man Schweißprozessen ihre Qualität quasi anhören kann?! So geschehen für das Rührreibschweißen von Aluminiumlegierungen, mit dem sich Forscher aus Ilmenau erfolgreich beschäftigen ...(Bild:  Fraunhofer-IDMT)
Wer hätte gedacht, dass man Schweißprozessen ihre Qualität quasi anhören kann?! So geschehen für das Rührreibschweißen von Aluminiumlegierungen, mit dem sich Forscher aus Ilmenau erfolgreich beschäftigen ...
(Bild: Fraunhofer-IDMT)

Das Rührreibschweißen (Friction Stir Welding = FSW) ist ein Pressschweißverfahren, bei dem zwei metallische Werkstücke – typischerweise aus Aluminium oder Aluminiumlegierungen (es geht aber auch der Materialmix mit Stahl) – durch plastisches Verformen und Rühren mittels eines rotierenden Werkzeugs, bestehend aus der sogenannten Schulter und dem Schweißstift im festen Zustand miteinander verbunden werden. Das kann man sich als eine Art Verkneten vorstellen. Es glüht dabei nichts! Aber während klassische Qualitätskontrollen meist erst nach der Fertigung der Verbindung machbar sind, ermöglicht eine akustische Überwachung die direkte Beobachtung des Fertigungsprozesses. Das gilt als eine Chance, die Prozesssicherheit zu erhöhen und Stillstandzeiten zu reduzieren. Mit einem modularen Messsystem wurden deshalb am Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie (IDMT) und an der Technischen Hochschule Ilmenau nun sämtliche akustischen Signale des Rührreibschweißens von Aluminiumlegierungen erfasst und synchron mit den Maschinenparametern aufgezeichnet. Damit entsteht als Zwischenergebnis nicht weniger als die Grundlage für eine KI-gestützte Echtzeitüberwachung dieser Schweißmethode, die Hinweise auf Prozessveränderungen und Verschleiß am Rührreibschweiß-Werkzeug bereits während des Schweißens geben soll.

Grundlage für KI-Modelle zur FSW-Überwachung

Kern der bisherigen Arbeiten ist, wie man betont, ein neuartiges Messkonzept, bei dem Mikrofone flexibel direkt an der Schweißspindel oder an der Fügestelle positioniert werden. Gleichzeitig werden Prozessdaten wie Drehzahl, Vorschub, Kraft oder Werkzeugposition synchron erfasst. Der modulare sensorische Ansatz erlaube es schließlich, die Mikrofone schnell an verschiedene Maschinen und Schweißbedingungen anzupassen, was als ein Vorteil für die spätere industrielle Anwendung anzusehen sei. Die modulare Bauweise des Messsystems ermöglicht es dabei, auch unterschiedliche Maschinenumgebungen und Prozessbedingungen präzise abzubilden. So schaffen die Experten die Basis für eine skalierbare, industrielle Anwendung der akustischen Überwachung der Rührreibschweißens. Die dabei erfassten Daten sind dann die Grundlage für die Entwicklung von KI-Modellen, die Hinweise auf Prozessabweichungen und Verschleiß am FSW-Werkzeug automatisch liefern, heißt es weiter. So ließen sich Fertigungsprozesse gezielter analysieren und gegebenenfalls rechtzeitig genug anpassen, bevor etwas danebengeht. Attraktiv könnte diese Methode für Branchen, in denen der Leichtbau gefragt ist: Elektromobilität oder Luft- und Raumfahrt.

Erste Erfolge bestätigen den verfolgten Kurs

An der TU Ilmenau können die Ergebnisse übrigens umfassen ausgewertet, bewertet und schließlich verstanden werden, welche Signale welchem Effekt zuzuordnen sind. Erste Versuche lieferten bereits Informationen zum FSW-Werkzeugverschleiß und zu Prozessabweichungen. Ein KI-Modell zur Klassifikation des Werkzeugzustands konnte, wie man betont, dann stark verschlissene Werkzeuge mit einer Trefferquote von über 99 Prozent erkennen. Zusätzlich wurde eine Mehrklassen-Klassifikation getestet, bei der das Modell sechs Verschleißstufen (zwischen 0 Prozent und 40 Prozent) zu unterscheiden vermag. Dieses Modell habe bereits 80 Prozent Genauigkeit erreicht und beweise, dass auch feinere Unterschiede im Werkzeugverschleiß erkannt werden könnten. Industrie- und Forschungspartner wie die RRS Schilling GmbH sehen dabei den Vorteil, dass das Ganze leicht in bestehende Prozesse integriert werden kann. Das nächste Ziel ist es, ein robustes, nachrüstbares System zu entwickeln, welches das Rührreibschweißen von Aluminiumlegierungen in Echtzeit überwachen kann, und so eine kontinuierliche Qualitätskontrolle ermöglicht.

(Das Projekt wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz BMWK gefördert.)

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