Wie KI-gestützte Analysen den Beflammprozess in der Automobilindustrie verbessern

Die Beflammung zur Oberflächenaktivierung von Kunststoffen spielt in der Automobilindustrie eine große Rolle. Dieser flexible Vorbehandlungsprozess stellt bei relativ geringem Aufwand eine gute Benetzbarkeit und Haftfestigkeit von Beschichtungen auf Kunststoffen sicher. Zukünftig werden die Anforderungen an eine solche Vorbehandlung angesichts primerloser Lacksysteme weiter steigen. Die große Herausforderung besteht hierbei, die optimalen Bewegungs- und Prozessparameter individuell für jedes Bauteil zu finden.
Das Fraunhofer IPA hat deshalb in dem Forschungsprojekt „Digitale Optimierungswerkzeuge zur prozess-sicheren Oberflächenaktivierung von Polyolefinformteilen aufbauend auf fundierter Oberflächenanalytik (Sibefla)“ den Beflammprozess genauer unter die Lupe genommen. Das Projekt wurde von 17 Firmen aus dem Bereich Lackhersteller, Anlagenentwickler und Lackanwender im Automotive- und Nicht-Automotiv-Umfeld begleitet. Ziel des Projekts war es, den Beflammprozess systematisch zu charakterisieren und Modelle zur Simulation zu entwickeln, was zu verkürzten Entwicklungszeiten und zur Prozessstabilität beiträgt.

Die Versuche werden roboterunterstützt mit Probeplatten und einer handelsüblichen Beflammanlage durch-geführt. Hierbei zeigt sich bereits der Einfluss verschiedenster Parameter, wie beispielsweise Abstand des Brenners zur Oberfläche, Geschwindigkeit des Roboters, Winkel zur Oberfläche und die Zusammensetzung des Gasgemisches. Diese Parameter werden in mehreren Versuchsprogrammen variiert und mittels verschiedener Methoden untersucht. Rauheitsmessungen und Oberflächenenergiebestimmungen dienen zum Charakterisieren der beflammten Oberfläche. Druckwasserstrahlprüfungen stellen ein gängiges Verfahren dar, um die Qualität der Haftfestigkeit auf lackierten Versuchsplatten zu bestimmen. Außerdem wird mittels thermografischer Aufnahmen eine Temperaturverteilung auf der beflammten Oberfläche bestimmt. In Verbindung mit strömungsmechanischen Effekten sollen die Modellvorstellungen spezifiziert und validiert werden.
Parallel dazu wird mittels fluiddynamischer Simulationen die verwendete Flamme selbst modelliert (Bild 1 und 2). Die Geometrie der Flamme sowie deren infolge von Inhomogenität örtlich variierenden Eigenschaften können berechnet und darüber hinaus wichtige Erkenntnisse zum Verständnis der Prozesse gewonnen werden, zum Beispiel kann die lokale Sauerstoffkonzentration Aufschluss geben, ob die Wirkung eher oxidierend oder reduzierend ist.
In einem zweiten Schritt wurde eine einfache, praxistaugliche Simulation entwickelt, die aus den fluid-dynamischen Berechnungen und Beflammversuchen abgeleitet wird. Diese soll dann vor allem geometrische Einflüsse wie den Winkel der Flamme zum Substrat, Geschwindigkeit und Abstand beschreiben können, um auch für komplexe Bauteile die Roboterbahnen bewerten zu können.

Die Korrelation zwischen den Kennwerten der Druckwasserstrahlprüfung und Oberflächenenergien sowie mikroskopische Untersuchungen zeigt, dass die Kennwerte von 1 bis 3 (geringer Haftverlust) oft keine adhäsive Haftfestigkeitsproblematik aufzeigen, sondern hier die Schäden in den oberflächennahen Substratschichten auftreten. Adhäsionsversagen tritt mit steigender Oberflächenenergie praktisch nicht mehr auf, stattdessen treten vermehrt Schäden am Kunststoff auf. Im Detail ergeben sich unter anderem folgende Beziehungen: Die Einwirkzeit der Flamme sowie der Abstand besitzen   einen relativ großen Einfluss, während der Winkel der Flamme zur Oberfläche kaum eine Rolle zu spielen scheint. Vielmehr sind die Strömungsverhältnisse an der Oberfläche des Bauteils entscheidend, sie ermöglichen der Flamme, daran zu haften und zu kriechen.

Die fluiddynamischen Simulationen ermöglichen erstmalig einen tiefen Einblick in den Beflammprozess, speziell in die Flamme selbst. Bild 3 zeigt beispielsweise, dass neben der Temperatur auch der Sauerstoffgehalt lokal aufgelöst, berechnet und so zwischen oxidierenden (rötlich dargestellt) und reduzierenden (bläulich) Bereichen unterschieden werden kann. In diesen Bereichen sind die chemischen Abläufe dann unterschiedlich, je nachdem, ob Sauerstoff in die Grenzschicht eingebaut wird oder nicht. Wie Bild 1 zeigt, hängt dies auch von der Bewegung des Beflammkopfes und von dem verwendeten Gasgemisch ab.

Aufgrund dieser Ergebnisse wird für die Simulationen ein modifiziertes Projektionsmodell als Grundlage verwendet, welches Intensität und Einwirkdauer auf finiten Flächenelementen abbildet. Die Ergebnisse der weiterführenden Versuche sowie der fluiddynamischen Simulation der Flamme dienen zum Anpassen dieses Modells, um auch Randbedingungen und Extremfälle aus der Praxis sinnvoll abbilden zu können. So wurden beispielsweise Grenzfälle näher betrachtet, die durchaus in der Praxis auftreten können. Hierzu seien Hinterschnitte und Lufteinlässe in großen 3D-Formteilen genannt: Diese Regionen können aus geometrischen Gründen in der Praxis nicht mit konstanten Parametern beflammt werden. Die größte Herausforderung besteht darin, das Modell so anzupassen, dass es auch bei diesen genannten komplexen Geometrien und unstetigen Bedingungen hinreichend zuverlässige Aussagen zur Qualität der Vorbehandlung treffen kann. In weiteren Schritten wurde das Modell mit der Praxis an verschiedenen geometrischen Herausforderungen getestet und an echten 3D-Geometrien validiert.

Nach diesem wichtigen Schritt soll nun in einem weiteren Forschungsprojekt die Applikation genauer betrachtet werden. Hier geht es darum, die Elektrostatik bei der Kunststofflackierung effizient zu nutzen, um hohe Wirkungsgrade zu erzeugen: „Physikbasierte KI-Modellierung zur Effizienzsteigerung bei der elektrostatischen Lackierung von Kunststoffen (Kuela)“. Wie aus dem  Titel hervorgeht, werden dort KI-Methoden mit fluid-dynamischen Simulationen kombiniert, um schnelle und einfach zu bedienende Tools zu erzeugen.

Quelle: Fraunhofer IPA