Optimierung von Autoklav- und RTM Prozessen

Der verstärkte Einsatz von CFK Strukturen in tragenden Konstruktionen erfordert eine wirtschaftliche Bauteilfertigung bei hohen Produktivitäts- und Qualitätsanforderungen. Aufgrund der Wertgrößen der Bauteile und des Autoklaven ist eine Trial-and-Error-Methode zu vermeiden. Für die treffsichere Vorhersage und Optimierung des Autoklavprozesses können moderne Simulationswerkzeuge, unter Berücksichtigung der physikalischen und chemischen Gesetzmäßigkeiten des Prozessablaufs eingesetzt werden.

Auf die Entwicklung und Anwendung dieser Simulationswerkzeuge wird nachfolgend eingegangen und die technischen und wirtschaftlichen Vorteile ihres Einsatzes aufgezeigt.

Voraussetzung für die Entwicklung hochwertiger Simulations-modelle zur Optimierung von Autoklavprozessen mit Mehrfach-beladungen oder RTM Prozessen ist die Berücksichtigung der in Abbildung 1 aufgeführten Einflussfaktoren.

In Bezug auf die physikalische Modellbildung ist neben den grundlegenden strömungsmechanischen und thermodynamischen Erhaltungsgleichungen die Kenntnis des Werkstoffverhaltens eines zu untersuchenden CFK Werkstoffs notwendig. Hierzu gehören die thermischen Stoffeigenschaften, exotherme Wärmefreisetzung und Reaktionskinetik des temperaturabhängigen Polymerisations-vorgangs. Weiterhin müssen die thermischen Stoffeigenschaften von weiteren wärmespeichernden Massen und Hilfsstoffen (z.B. Vakuumaufbau) bekannt sein.

Die Kenntnis dieser Materialgesetze ermöglicht die Simulation der zeitabhängigen Wärmetransportvorgänge innerhalb der wärmespeichernden Massen. Wesentliche Simulationsergebnisse sind das Strömungsfeld sowie zeitabhängige Temperatur- und Vernetzungsgradfeld der aushärtenden Bauteile.

Für eine effektive Modellbildung einer Mehrfachbeladung ist die Verwendung flexibler Autoklav- und Beladungsmodule notwendig. Das Autoklavmodul enthält einen frei gestaltbaren Nutzraum (s. Abbildung 2) in welchem mehrere Beladungsmodule an beliebiger Stelle angeordnet werden können (s. Abbildung 3).

Diese hochwertigen Modelle können zur simulationsgestützten Fabrikplanung, Autoklav- und Werkzeugentwicklung, Beladungs-optimierung und Einstellung von Prozessparametern verwendet werden.

Für die Entwicklung eines Werkstoffmodells können entsprechende Referenzversuche zur Identifikation des zeitabhängigen Temperatur-feldes durchgeführt werden (s. Abbildung 4). Die aus experimen-tellen Untersuchungen an realitätsnahen Referenzbauteilen vorhan-denen Messergebnisse (z.B. zeitabhängige Temperaturverläufe im aushärtenden Bauteil) liefern grundlegende Daten für die Entwicklung von Werkstoffmodellen (s. Abbildung 5). Das mit Hilfe eines realitätsnahen Referenzversuchs entwickelte Werkstoff-modell ist in der Anwendung geeignet für die Simulation der industriellen Fertigung eines Großbauteils aus Faserverbund-werkstoff im Autoklavprozess.

Bezogen auf den Autoklavprozess kann für eine spezifische Beladung unter Berücksichtigung von Fertigungsanforderungen (z.B. Temperaturzyklus, Aufheizrate, Maximaltemperatur) eine Design- und Prozessoptimierung nach Abbildung 6 erfolgen. Die Designoptimierung umfasst die Bestimmung:

• des Autoklavprinzips bzw. der Strömungsführung,
• der Autoklavdimensionierung (z.B. Durchmesser, Länge, Nutzraum),
• Auswahl von Leistungsparametern (Ventilator, Wärmetauscher),
• Vorrichtungsdesign.

Die Prozessoptimierung umfasst:

• das Autoklavsteuerungs- und Regelungssytems,
• die Beladungsauswahl,
• die Beladungsanordnung.

Ein erste Simulation zeigt den Istzustand eines geplanten oder vorhandenen Prozesses. Weitere Simulationsdurchläufe ermöglichen nach Änderung der beschriebenen Einflußgrößen (s. Abbildung 1) eine weitere Prozessoptimierung. Die Prozessmachbarkeit oder Wirksamkeit einer Verbesserungsmaßnahme kann durch Anwendung der Simulationsmodelle nachgewiesen werden.

Wichtige Simulationsergebnisse zur Durchführung bzw. Unterstützung der Design- und Prozessoptimierung sind gegeben durch die Auswertung und Darstellung der Geschwindigkeits-, Temperatur- und Vernetzungsgradfelder. Mit Hilfe dieser Ergebnisse können weitere Auswertungen zur Prozessbeurteilung erstellt werden, wie z.B.:

• lokale zeitabhängige Temperatur- und Vernetzungsgradverläufe,
• Aufheiz- und Abkühlraten,
• Temperatur- und Vernetzungsgraddifferenzen im Bauteil,
• Maximaltemperatur im Bauteil (hot spots),
• erreichte Endvernetzung,
• freigesetzte exotherme Polymerisationswärme,
• Wärmeübergangszahlen,
• qualitative Entstehung von Restspannungen, welche einen Bauteilverzug verursachen können.

Die Autoklavprozessoptimierung zielt insbesondere auf die Verkürzung der Zyklenzeiten bei gleichzeitiger Sicherung der Qualitätsanforderungen der Produkte ab.

Ein gezielter Eingriff in die Autoklavtemperatursteuerung zur Reduzierung der entstehenden Bauteilmaximaltemperatur (s. Abbildung 8) ist z.B. eine zeitweise Absenkung der Gashaltetemperatur. Durch Optimierung der Absenktemperatur, des Absenkzeitpunktes und der Absenkdauer kann die maximale Bauteiltemperatur besonders bei dickwandigen CFK Bauteilen erheblich reduziert werden. Die simulationsgestützte Optimierung des Autoklavzyklus kann gegebenenfalls bis zur Einhaltung vorgeschriebener Grenzwerte fortgesetzt werden. Für das gezeigte Beispiel erfolgte durch den Eingriff in die Temperatursteuerung eine Reduzierung der Temperaturüberschreitung im Bauteil (hot spot) über die Gashaltetemperatur um ca. 50%.

Für die online-Prozessüberwachung ist es erforderlich Thermoelemente an den einzelnen Vorrichtungen anzubringen. Die Thermoelemente sollen die minimale und maximale Bauteil-temperatur der einzelnen Bauteile messen. Diese Temperatursignale werden zur Prozesssteuerung verwendet.

In der Praxis ist es möglich, dass die Thermoelemente nicht genau an den kältesten bzw. wärmsten Bauteilbereichen platziert sind und deshalb keine optimalen Temperatursignale für die Prozesssteuerung liefern. Weiterhin besteht die Möglichkeit, dass einzelne Thermoelemente ausfallen können und deshalb weitere Thermoelemente zur Herstellung von Redundanz verwendet werden müssen. Zur Reduzierung der notwendigen Thermoelementanzahl und deren besseren Plazierung an den kältesten bzw. wärmsten Bauteilbereichen können die beschriebenen Simulationswerkzeuge zur Berechnung der sich einstellenden Temperaturverteilung erfolgreich eingesetzt werden.

Ein Beispiel hierfür ist der mit Hilfe einer simulierten Temperaturverteilung eines RTM Bauteils (s. Abbildung 9) abge-leitete Vorschlag für die gezielte Plazierung von Thermoelementen an der kältesten und wärmsten Bauteilstelle.

Ein weiteres typisches Beispiel für die Luftfahrtindustrie ist der Autoklavprozess einer großflächigen Flügelschale. Gerade bei großflächigen und örtlich dickwandigen Bauteilen ist aufgrund der komplexen Strömung und Wärmeübertragungsverhältnisse die Bestimmung der Lage der Thermoelemente ohne Kenntnis des Temperaturfeldes schwierig. Hier bietet sich eine simulations-gestützte Plazierung von wenigen Thermoelementen an (s. Abbildung 10). Weitere Simulations- und Auswertemöglichkeiten bestehen in der Berechnung zeitabhängiger Temperatur- und Vernetzungsgrad-verläufe im Zentrum und der Oberfläche von dickwandigen CFK Bauteilen (s. Abbildung 11). Im Zentrum erhöht sich die Temperatur langsamer, als an der Oberfläche. Die freigesetzte Reaktionswärme kann dazu führen, dass die Temperatur und Vernetzungsgrad im Zentrum den Wert an der Oberfläche überholen ((„cure crossover“). Die höchsten Temperaturen und Vernetzunsgrade können somit im Bauteilzentrum entstehen. Das Beispiel zeigt weiterhin die Möglichkeit, die zeitabhängigen Temperatur- und Vernetzungs-graddifferenzen im Bauteilquerschnitt zwischen Zentrum und Oberfläche simulationsgestützt vorhersagen zu können. Diese Differenzen und die maximale Bauteiltemperatur können die Bauteilqualität negativ beeinflussen, z.B. durch Materialver-formungen oder Delaminationen.

Ein weiteres Anwendungsgebiet ist die Simulation der Harzinjektion eines RTM Prozesses. Hierzu ist neben der Kenntnis eines Werkstoffmodells des Harzes die richtige Erfassung des richtungsabhängigen Widerstandes der Preform notwendig, welcher nach dem Gesetz von Darcy berechnet werden kann:(s. Abbildung 12)

Der Druckverlust der Harzströmung in x-Richtung ist abhängig von der Harzgeschwindigkeit in x-Richtung v_x, der Harzviskosität η_Harz und der Permeabilität der Preform in x-Richtung K_x.

Die Permeabilität der Preform quer zur Faserrichtung ist deutlich geringer als in Faserrichtung. Dieser Einfluß wurde für den RTM Prozess einer Platte (s. Abbildung 13) untersucht. In Faserrichtung entsteht eine schnellere Ausbreitung der Harzfront als quer zur Faserrichtung, die Harzfront nimmt bei den dargestellten Zeiten t1, t2 eine ovale Form an.

Die unterschiedliche Verweilzeit des Harzes in der Form verursacht eine Vernetzungsgradverteilung (s. Abbildung 14). Im Bereich der Harzfront ist der Vernetzungsgrad höher als im Einlass, d.h. mit zunehmender Verweilzeit des Harzes steigt der Vernetzungsgrad an.

Die Anwendung der Simulationswerkzeuge auf RTM Prozesse ermöglicht eine Vorhersage z.B. folgender zeitabhängiger Größen:

• Temperaturfeld des FEMI und des injizierten Harzes,
• Harzausbreitung
• Harzmassenstrom
• Vernetzungsgradverteilung

Die Anwendung der entwickelten Simulationswerkzeuge auf ein industrielles RTM Bauteil zeigen Abbildung 15 und Abbildung 16. Die Stromlinien zeigen den Strömungsweg und die Strömungsgeschwindigkeit (rot: maximal) vom Einlass zu den beiden Auslässen. Die zeitabhängige Darstellung der Harzaus-breitung zeigt, dass insbesondere in Ecken im Bereich der Auslässe Verbesserungen zur Verringerung der Harzinjektionszeit möglich sind. Es können z.B. die Auslässe an anderen Stellen angeordnet bzw. zusätzliche Auslässe berücksichtigt werden.