Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie IDMT
KI-basierte Auswertung akustischer Signaturen im Schweißprozess
Ausgangslage beim Rührreibschweißen
Aluminium ist ein Schlüsselwerkstoff im intelligenten Leichtbau und findet Anwendung in zukunftsweisenden Technologien für E-Mobilität sowie Luft- und Raumfahrt. Die Herausforderung bei der Verarbeitung von Aluminium liegt in seiner Weichheit, was die Werkstücke anfällig macht für ungewollte Verformungen während der Bearbeitung. Zudem muss eine gleichbleibende hohe Schweißqualität auch beim Verarbeiten von unterschiedlichen Legierungen gewährleistet sein.
Das Rührreibschweißen (engl. Friction Stir Welding FSW) ist eine der wenigen Fügetechniken, die sich für Aluminiumlegierungen eignet, da es die Reibungswärme und den Druck eines rotierenden Werkzeugs nutzt, um die Werkstoffe zu verbinden. Eine dichte Schweißnaht wird nicht durch Schmelzen, sondern durch plastische Verformung und Rühren mit einem rotierenden, stiftähnlichen Werkzeug erzeugt. Besonders geeignet ist das Verfahren für Nichteisenmetalle mit niedriger Schmerztemperatur sowie für Mischverbindungen, d. h. sowohl Aluminium und dessen Legierungen als auch die Verschweißung von Aluminium mit Magnesium, Kupfer oder Stahl.
Der Materialfluss wird nicht, wie sonst beim Schweißen üblich, durch Schmelzen erzeugt, sondern durch plastische Verformung und das Rühren des Materials mittels rotierenden Werkzeugs. So kann es trotz der Vorteile beim FSW-Schweißen zu Prozess- und Schweißnahtunregelmäßigkeiten kommen, insbesondere durch Störungen im Materialfluss. Diese Unregelmäßigkeiten soll ein automatisiertes System bereits im Prozess erkennen – anhand der akustischen Signaturen der Geräuschemissionen.
Das Forschungsvorhaben kurz erklärt
Derzeit ist die Prüfung von geschweißten Teilen nach der Fertigung mit hohem Aufwand und Kosten verbunden. Das Projekt FSW-AcoMon hat daher zum Ziel, eine innovative Inline-Prozessüberwachung zu entwickeln, die es ermöglicht, Unregelmäßigkeiten beim Rührreibschweißen echtzeitnah zu erkennen. Dadurch können die Qualität der Schweißnähte sowie der auftretende Werkzeugverschleiß schon während des Prozesses beurteilt werden, was die Notwendigkeit von Nachprüfungen reduziert und Nachfertigungen planbar macht.
Innovation für die Industrie
Im Mittelpunkt der Forschung steht die Entwicklung einer KI-basierten Auswertung zur Anomalieerkennung. Diese soll in der Lage sein, akustische Signaturen und Prozessparameter beim Rührreibschweißen zu analysieren. Das Fraunhofer IDMT ist federführend bei diesem Ansatz, der eine automatisierte Detektion von Prozessunregelmäßigkeiten ermöglicht und darüber hinaus Anzeichen von Werkzeugverschleiß anhand der Geräuschemission erkennt. Diese technologische Innovation wird die Effizienz und Qualität beim Rührreibschweißen mit Aluminiumlegierungen signifikant steigern.