Das fühlende Material: KI hilft Materialschäden zu erkennen

Die Universität Koblenz erforscht Grundlagen der materialintegrierten Schadensüberwachung mit komplexen Materialien in der DFG-Forschungsgruppe FOR 3022. Dank innovativer Sensorknoten, kleiner als eine Münze, können verborgene Schäden in Faser-Metall-Laminaten erkannt und bewertet werden. Seit Oktober 2024 ist die Universität Koblenz der fünfte Standort in der Forschungsgruppe.

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.

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 hatte, konnte nun Fortschritte in der Überwachung von Faser-Metall-Laminaten mit integrierten Sensoren verzeichnen. Außerdem wurde erste Ergebnisse in renommierten internationalen Fachzeitschriften veröffentlicht. An dem DFG-Forschungsprojekt FOR 3022 sind Partnerinstitutionen wie das Faserinstitut e.V. Bremen, das Institut für Mikrosystemtechnik und Aktuatorik (Bremen), die technische Mathematik in Bremen, 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.

Verteilte Sensornetzwerke für die automatische Merkmalsextraktion in Sensorsignalen.

Die interdisziplinäre Zusammenarbeit von Informatik, Mikrosystemtechnik, Elektrotechnik und Messtechnik ist entscheidend für den Erfolg des Projekts. „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.“

Weitere Informationen:

Information zu TP 4 - 1. Förderperiode

Information zu TP 4 - 2. Förderperiode