Ein datenbasierter Zertifizierungsansatz für additiv gefertigte Flugzeugkomponenten aus Metall
Die Zertifizierung von AM-Komponenten für die Luftfahrtindustrie erfolgt bereits auf Basis konventioneller Verfahren. Die additive Fertigung liefert während des Herstellungsprozesses zahlreiche Daten. Neue Überwachungsverfahren entwickeln sich, die ebenfalls Daten liefern.
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Die Luftfahrtindustrie verändert sich hin zu nachhaltigerer Produktion, Wartung und Instandhaltung von Flugzeugen. Zudem werden immer mehr und vielfältigere Flugzeuge entwickelt, insbesondere im Hinblick auf UAVs und VTOLs. Dies führt zu einer größeren Komponentenvielfalt. Additive Fertigung (AM) bietet sich an, um diese Herausforderungen zu bewältigen. Aufgrund der verschiedenen Parameter, die die Eigenschaften der Komponente beeinflussen, ist der Qualifizierungsprozess sehr komplex. Die bestehenden AM-Teileintegratoren verfügen über keine spezifische Qualifikation.
Dieses Dokument schlägt einen datenbasierten Komponentenbewertungsprozess für die Zertifizierung von Flugzeugstrukturen vor, der alle verfügbaren Daten berücksichtigt, d. h. Konstruktions-, Fertigungs- und Nachbehandlungsdaten. Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) werden eingesetzt, um die physikalischen Eigenschaften von Komponenten basierend auf den durch die Überwachung ihrer Produktion generierten Daten vorherzusagen. Die notwendigen Trainingsdaten umfassen zerstörungsfreie (NDT) und zerstörende Prüfungen (DT), während die Qualitätssicherung (QS) in einer Produktionsumgebung ausschließlich mit NDT-Daten arbeitet. Hier wird eine Plattform vorgestellt, die die notwendigen Prozesse implementiert, um einen Benutzer durch den Zertifizierungsprozess einer AM-Komponente aus AlSi10Mg zu führen, die mittels Laser-Pulverbett-Fusion (LPBF) hergestellt wurde.
Vortragssprache: EN
Referent*innen (1)
Wolfram Groh
Wissenschaftlicher Assistent, Technische Universität Dresden, Institut für Luft- und Raumfahrttechnik
