Projektlaufzeit: 01.09.2023 – 31.08.2026
2024-02-29_BMBF_KickOff_AnAttAl
Aluminiumlegierungen besitzen ein sehr hohes Leichtbaupotential und gewinnen daher immer mehr an Bedeutung. Jedoch wird die Verwendung von Aluminiumlegierungen stark eingeschränkt, da die Kenntnis zum Fügen oftmals fehlt. Die inhomogen wachsende Oxidschicht, die Passivierungsschicht, benötigte Trockenschmiermittel sowie Klebstoffe beeinflussen die Schweißqualität von vielen Schweißverfahren immens. Wie sich diese im Detail auswirken, ist jedoch weitestgehend unbekannt. Dies hat zur Folge, dass nicht nur kein prozesssicheres Fügen gewährleistet ist, sondern Werkstoffe vor der Zeit verschrottet werden, da keine adäquate bzw. kostenvertretbare Überprüfung für die weitere Verwertbarkeit des Werkstoffs zur Verfügung steht. Ziel des Projekts „AnAttAl“ und der beteiligten Firmen EDI, MPA, FFT und Evobeam ist es, mithilfe Künstlicher Intelligenz die Einflüsse des Materials und deren Oberflächenbeschaffenheit auf die Fügbarkeit zu analysieren und das Fügeergebnis vorherzusagen. Dafür ist eine Ontologie notwendig, welche die verfügbaren Daten aus Messung, Prozess und Simulation beschreibt, Zusammenhänge formal erfasst und miteinander verknüpft. Darauf aufbauend sollen logikbasierte Schlussfolgerungsalgorithmen Zusammenhänge automatisch auswerten und interpretieren, um dadurch die Beziehung von Prozess-Material-Qualität aufzuschlüsseln. Als Fügeanwendung dient hier das Widerstands- und Elektronenstrahlschweißen. Die zugrundeliegende Idee führt bei Projekterfolg zu einem Werkzeug, das die Verwendung und Verarbeitungsdauer von Aluminium erhöht, unnötige Verschrottung verhindert, Bedarf an „neuem“ Material reduziert und damit den Ausstoß an Treibhausgasen senkt, was sowohl wirtschaftlich als auch gesellschaftlich große Vorteile bietet. Durch den aktiven Austausch mit der PMD und die dadurch angestrebte Übertragbarkeit der Erkenntnisse auf andere Anwendungen kann Deutschland seine internationale Wettbewerbsfähigkeit weiter festigen.
