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Forschungsprojekt Schleudergussverfahren mittels KI optimiert

Quelle: Pressemitteilung TH Köln 2 min Lesedauer

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Große Werkstücke aus Blei-Bronze-Legierungen per Schleuderguss herzustellen, ist ein energie- und zeitintensiver Prozess. Um Fertigungsfehler zu vermeiden, hat die TH Köln gemeinsam mit der Martin Luck Metallgießerei das Verfahren digitalisiert und die Prozessparameter mittels Künstlicher Intelligenz (KI) optimiert.

Produkte der Martin Luck Metallgießerei, die im Schleuderguss entstanden sind. Im Projekt soll das Verfahren digitalisiert werden. (Bild: Martin Luck Metallgießerei)
Produkte der Martin Luck Metallgießerei, die im Schleuderguss entstanden sind. Im Projekt soll das Verfahren digitalisiert werden.
(Bild: Martin Luck Metallgießerei)

Die Martin Luck Metallgießerei aus dem Saarland stellt rotationssymmetrische Bauteile aus Blei-Bronze-Legierungen per Schleuderguss her. Bei dem Herstellungsverfahren für Ringe, Scheiben und Rohre wird flüssiges Metall in eine um die Mittelachse rotierende Gussform (Kokille) gefüllt. Die Schmelze wird durch Rotation an die Kokillenwand gepresst und härtet dort aus. Manchmal braucht es bei Martin Luck mehrere Anläufe, bis ein Produkt perfekt ist – die Fehlversuche müssen wieder eingeschmolzen werden. Dabei werden die bis zu 1,5 Tonnen schweren Bauteile in Kleinstserien produziert. Entsprechend müssen die Maschinenparameter bei fast jedem Teil neu eingestellt werden. Sowohl die Einstellungen als auch die Dokumentation erfolgten bislang händisch, was fehleranfällig ist und eine gezielte Auswertung mit hoher Reproduzierbarkeit unmöglich macht. Ein gemeinsam mit der TH Köln entwickeltes KI-gestütztes Produktionssystem soll nun helfen, den Energie- und Ressourcenaufwand sowie die langen Lieferzeiten zu senken.

Prozessparameter für Bleiverteilung untersucht

Zunächst untersuchten die Projektpartner, welche Prozessparameter einen besonders großen Einfluss auf die Qualität und vor allem auf die Verteilung des Bleis im fertigen Werkstück haben. Denn Blei hat einen viel niedrigeren Schmelzpunkt als Kupfer und Zinn und ist deutlich schwerer, so dass es beim Abkühlprozess zu einer inhomogenen Bleiverteilung kommen kann. Relevante Parameter seien unter anderem Gießtemperatur, Abkühlbedingungen, Rotationsgeschwindigkeit der Kokille oder Menge und Temperatur des verwendeten Kühlwassers.

KI schlägt nun geeignete Parameter vor

Zudem digitalisierte das Projektteam den bestehenden Maschinenpark, so dass die gewählten Prozessparameter und Maschineneinstellungen automatisch erfasst und mit gelungenen oder misslungenen Gussergebnissen in Zusammenhang gebracht werden können. Mit diesen Daten wurde dann eine Künstliche Intelligenz trainiert. Wie die TH Köln mitteilt, kann nun in das entstandene System die Geometrie des gewünschten Bauteils eingeben werden. Die KI schlage dann relativ zuverlässig Parameter vor, die bei gleichen oder ähnlichen Bauteilen in der Vergangenheit zum Erfolg geführt haben. Zudem könne das System bewerten, ob ein fertiges Bauteil den Qualitätsanforderungen entspricht.

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