Mit KI gegen Materialverschleiß

13.08.2024
© UDE / fotoagentur roth

Optimiert Vorhersage von Schäden: Prof. Dr.-Ing. Stefanie Hanke

Reibung und Verschleiß führen in der Industrie zu erheblichen wirtschaftlichen Verlusten. Die Komplexität technischer Anlagen erschwert es, Schäden präzise vorherzusagen. Dr. Stefanie Hanke, neue Professorin für ‚Werkstofftechnik‘ an der Fakultät für Ingenieurwissenschaften der Universität Duisburg-Essen, entwickelt eine KI-basierte Methode, um Materialverschleiß besser vorherzusagen.

In einer Studie über Werkstoffverschleiß untersucht Professorin Hanke, wie Abnutzungsmerkmale klassifiziert werden können. Dabei nutzt sie unter anderem Künstliche Intelligenz (KI), da traditionelle Modellierungsansätze an ihre Grenzen stoßen. „Wir sammeln zunächst Daten über die Kräfte, die auf die Teile wirken, und analysieren sie anschließend unter dem Elektronenmikroskop, das uns detailliert die Oberflächenbeschädigung zeigt. Am Ende trainieren wir ein KI-Modell mit diesen Daten, um vorhersagen zu können, wie die Beziehung zwischen Kräften und Verschleiß aussieht“, erklärt die Expertin der Universität Duisburg-Essen (UDE). Bauteile können ganz unterschiedlich unter Verschleiß leiden, und KI kann es ermöglichen, Verschleißverhalten künftig besser zu überwachen und zu bewerten. Gefördert wird das Projekt durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG).

Mit konkreten Lösungen für Materialprobleme beschäftigt sich die UDE-Ingenieurin unter anderem im Kooperationsprojekt „LaufFGL – Laserauftragsschweißen von Funktionsschichten aus Formgedächtnislegierungen“. Das Ziel ist es, bis Ende 2027 eine Schraubverbindung zu entwickeln, die durch veränderte Temperaturen nicht locker wird und damit etwa in Flugzeugen für mehr Sicherheit sorgt. Kleine, aufgeschweißte Punkte aus einer intelligenten Metalllegierung, die selbstständig auf Temperaturänderungen reagieren, sollen dies ermöglichen. Diese Anwendung wird mit UDE-Projektpartnern aus Wissenschaft und Wirtschaft entwickelt. Professorin Stefanie Hanke überprüft, wie gut die mechanischen Eigenschaften der smarten Schraubverbindung sind, das heißt die Reibung, der Verschleiß der Beschichtungen und eine mögliche Korrosion der Schweißnähte. Finanziert wird das Projekt durch die Europäische Union und das Land Nordrhein-Westfalen.

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