Optimization of Thermoplastic Automated Fiber Placement via Model Predictive Control

Abstract

Für die Transformation zum klimaneutralen Fliegen, muss sich die Luftfahrtindustrie drastisch ändern. Beispielsweise müssen fossile Brennstoffe ersetzt und die Effizienz der Flugzeuge durch konsequenten Leichtbau verbessert werden. Kohlenstofffaserverstärkte Kunststoffe (CFK) bieten ein erhebliches Potenzial zur Gewichtsreduzierung, müssen aber großflächiger eingesetzt werden. Thermoplastische CFK bieten hierbei auf Grund ihrer Eigenschaften ein großes Potential, allerdings sind Herstellungsverfahren wie das thermoplastische, in-situ Automated Fiber Placement (T-AFP) nicht ausreichend industrialisiert. T-AFP ist hochautomatisierbar und somit kosteneffizient, steht aber vor Herausforderungen wie der komplexen Prozessentwicklung, geringerer mechanischer Kennwerte und unvermeidbarer Laminatdefekte. Die vorliegende Arbeit zeigt, wie über die Entwicklung einer Prozessmodellierung und eines modellprädikativen Reglers (MPC) der Einrichtungsprozess, optimiert Prozesstoleranzen verringert und Defekte vermieden werden können. Eine innovative dreidimensionale MultiphysikSimulation kombiniert mechanische, optische und thermische Modelle. Anhand der validierten Simulation wurden verschiedene Ansätze zur Modellordnungsreduktion evaluiert. Dabei entstanden zwei leistungsfähige Modelle die anschließend in ein MPC Design implementiert wurden. Über den vorausschauenden Regler konnten Defekte und Steuerungsaufwand im Prozess erheblich reduziert und damit die Stabilität und Bauteilqualität gesteigert werden.