Die Identifizierung von Bauteilschäden erscheint auf den ersten Blick simpel. Doch wie verhält es sich, wenn der Schaden geringfügig und verborgen ist? Selbst minimale Defekte können zu einem späteren Zeitpunkt zu einem Totalausfall führen, insbesondere in Verbundmaterialien wie sie beispielsweise in Windenergieanlagen zum Einsatz kommen, wo vermehrt Flügelbrüche auftreten.
Überwachung mit integrierten Sensoren
Eine Lösung könnte darin bestehen, verborgene Schäden in Materialien mithilfe von KI zu identifizieren und zu bewerten. Dies ist das Forschungsziel interregionalen DFG Forschungsgruppe FOR 3022 in der mit über 3 Millionen Euro finanzierten zweiten Förderperiode. Die Forschungsgruppe, die ihren Ursprung in der zentralwissenschaftlichen Einrichtung ISIS (Integrated Solutions in Sensorial Structure Engineering) der Universität Bremen unter Führung von Dr. Dirk Lehmhus hat, konnte nun Fortschritte in der Überwachung von Faser-Metall-Laminaten mit integrierten Sensoren verzeichnen. An dem DFG-Forschungsprojekt FOR 3022 sind Partnerinstitutionen wie die Universität Siegen, die TU Braunschweig und die HSU Hamburg beteiligt.
Ein besonderes Augenmerk der Forschungsarbeit liegt auf der Entwicklung von Messsystemen, die direkt in das Material integriert werden können. Der Teil der Forschungsgruppe aus Bremen besteht aus Privatdozent Dr. Stefan Bosse aus dem Fachbereich Mathematik und Informatik der Universität Bremen, dem Faserinstitut Bremen unter Leitung von Professor Axel Herrmann und dem Institut für Mikrosensoren, -aktoren und -systeme der der Universität Bremen unter der Leitung von Professor Björn Lüssem. Sie präsentieren erste Prototypen von Sensorknoten, die kleiner als eine Münze sind und in Materialien wie Faser-Metall-Laminaten eingebettet werden können. Diese Sensorknoten haben die Fähigkeit, autonom Informationen über den Zustand eines Bauteils mithilfe von RFID-Technologie weiterzuleiten.
Vom Labor in die Praxis
Die interdisziplinäre Zusammenarbeit von Informatik, Mikrosystemtechnik, Elektrotechnik und Messtechnik ist entscheidend für den Erfolg des Projekts. Privatdozent Dr. Stefan Bosse erklärt: „Unsere Forschung unterstreicht die vielversprechenden Möglichkeiten von KI-Methoden. Unser Ziel ist es, zu verstehen, wie wichtige Informationen aus komplexen Daten generiert werden können, um anschließend von Menschen genutzt zu werden, um fundierte Entscheidungen zu treffen.“ Er fügt hinzu: „Vom Labor in die Praxis, damit Technologie den Menschen effektiv unterstützt.“
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