Versuchsaufbau des Monitoringsystems zum Erkennen und Vermeiden von Kantenschädigungen an CFK-Bauteilen während des Fräsprozesses. Aufbau mit Roboter, Fräsendeffektor und integriertem Laser-Triangulations-Liniensensor am Fraunhofer IFAM in Stade. (Bildquelle: Fraunhofer IFAM)

Versuchsaufbau des Monitoringsystems zum Erkennen und Vermeiden von Kantenschädigungen an CFK-Bauteilen während des Fräsprozesses. Aufbau mit Roboter, Fräsendeffektor und integriertem Laser-Triangulations-Liniensensor am Fraunhofer IFAM in Stade. (Bildquelle: Fraunhofer IFAM)

Rawal, der heute am Fraunhofer-Institut für Fertigungstechnik und Angewandte Materialforschung IFAM in Stade arbeitet, war Masterstudent des Instituts für Produktionsmanagement und -technik (IPMT) der Technischen Universität Hamburg. Dort fertigte er seine Masterarbeit ‚Sensor Based Online Monitoring System for Detection of Milling Defects on CFRP Structures‘. Die Preisverleihung fand im Rahmen des Jahreskongresses der DGLR Anfang September in Friedrichshafen statt, auf dem Rawal seine Masterarbeit mit einem Vortrag präsentierte.

Das Entstehen von Kantenschädigungen durch gekapselte Großmaschinen des Flugzeugbaus beim Fräsen von Großbauteilen aus carbonfaserverstärkten Kunststoffen (CFK) ist derzeit nur schwer erkennbar. Werden solche Schädigungen – beispielsweise durch Werkzeugverschleiß bedingt – zu spät detektiert, ist eine sehr aufwendige Nachbearbeitung der extrem teuren CFK-Großbauteile erforderlich. Im äußersten Fall muss das Großbaubauteil als Ausschuss verworfen werden und verursacht dadurch nicht nur erheblichen finanziellen Schaden, sondern auch entsprechenden Zeitverlust.

Unter der Leitung von Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Hintze vom IPMT in Hamburg, entwickelte Parth Rawal im Rahmen seiner Masterarbeit ein ganzheitliches sensorbasiertes Online-Quality-Monitoring-System zur optischen Detektion solcher Kantenschädigungen. Das System arbeitet mit einem Laser-Triangulations-Liniensensor, der unmittelbar hinter der Frässpindel montiert ist und nicht nur Faserüberstände, sondern auch kantennahe Delaminationen mit hoher Auflösung erkennt. Weil sowohl die Aufnahme als auch die automatisierte Auswertung der Messwerte mittels verschiedener Algorithmen in Echtzeit (online) ablaufen, eignet sich das Verfahren hervorragend, um die Parameter des Fräsprozesses kontinuierlich nachzuführen und den Prozess im Extremfall zu unterbrechen, bevor das Bauteil durch ein zu stark verschlissenes Fräswerkzeug geschädigt wird.

„Die Masterarbeit von Herrn Rawal beeindruckt gleichermaßen durch das methodische Vorgehen, die wissenschaftliche Exzellenz der entwickelten Auswerteverfahren und durch die ingenieurmäßige Umsetzung in einen Demonstrator“, sagte Hintze.

Den prototypischen Aufbau und die erfolgreiche Erprobung des Systems in anwendungsnaher Produktionsumgebung realisierte Rawal in enger Zusammenarbeit mit dem Bereich Automatisierung und Produktionstechnik des Fraunhofer-IFAM im Forschungszentrum CFK NORD in Stade unter der Leitung von Dr. Dirk Niermann.

»Die Arbeit von Parth Rawal liefert der deutschen Flugzeugindustrie einen wertvollen Beitrag zum qualitätsgesicherten Zerspanen von CFK-Bauteilen, insbesondere auch unter dem Aspekt der Kostenreduzierung«, fasste Niermann die Ergebnisse zusammen. „Als Technologiebaustein fügt sie sich hervorragend in unsere Strategie ein, autonome, durch Sensorik hochpräzise arbeitende Industrieroboter für möglichst viele Prozesse zu ertüchtigen, um die von der Industrie gewünschte Wandlungsfähigkeit der Luftfahrtproduktion im Rahmen von Industrie 4.0 weiter voranzubringen.“ (dw)