Description: Um eine ressourcenschonende und energieeffiziente Brennstoffzellenproduktion zu etablieren, bedarf es verbesserter Kontrollsysteme und Prüfmethoden. Übergeordnetes Ziel des Projektes ist daher, die modulare Abbildung der gesamten Test- und Charakterisierungskette zu realisieren. Dazu sollen Konzepte entwickelt und prototypisch umgesetzt werden, die auf eine automatisierte Produktion mit integrierten, kostengünstigen Prüfungen von Brennstoffzellen und deren Komponenten abzielen. Der Fokus liegt dabei auf der Prüfung relevanter Komponenten und Prozessschritte entlang der Produktionskette. Mit der Evaluierung verschiedener Prüfverfahren, wie z.B. der vibroakustischen Emissionsdetektion, verfolgt Amitronics einen vielversprechenden Ansatz, der mit Hilfe von Methoden des maschinellen Lernens dazu dienen soll, schnell und effizient Vorhersagemodelle für Bauzustände (Funktionsdichtheit der BZ) und Produktionsprozesse (Schweißprozesse) zu entwickeln. Am Beispiel des laserbasierten Fertigungsprozesses der BPP soll die neben Wärmestrahlung und Streulicht entstehende Ultraschallakustik zur Überprüfung der Qualität der erzeugten Schweißnähte genutzt werden. Ziel ist es zu untersuchen, ob mit KI-basierten Methoden eine Echtzeitüberwachung der Brennstoffzelle hinsichtlich ihrer Schweißnähte möglich ist. Durch eine sich anschließende Kombination der verschiedenen Prüfmodule soll eine Überwachung der Prüfkette erreicht und Trends in den Datenreihen abgeleitet werden. Durch die Integration eines vibroakustischen Überwachungssystems sollen Material- und Produktionsbedingungen so bewertet werden, dass Fehler bereits während der Produktion (Schweißprozess) vermieden werden können. Damit wird eine effiziente Produktionstechnologie Realität, die eine Qualitätskontrolle in Echtzeit und eine Null-Fehler-Produktion mit hoher Rate ermöglichen soll.
Types:
SupportProgram
Origins:
/Bund/UBA/UFORDAT
Tags:
Infrarotstrahlung
?
Brennstoffzelle
?
Elektrolyse
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Qualitätsmanagement
?
Kontrollsystem
?
Künstliche Intelligenz
?
Produktionstechnik
?
Prognosemodell
?
Prüfverfahren
?
Region:
Bayern
Bounding boxes:
12.53381° .. 12.53381° x 47.795° .. 47.795°
License: cc-by-nc-nd/4.0
Language: Deutsch
Organisations
Time ranges:
2023-04-01 - 2026-03-31
Alternatives
-
Language: Englisch/English
Title: Subproject: Vibroacoustic testing of the joining process
Description: Improved control systems and test methods are needed to establish resource-conserving and energy-efficient fuel cell production. The overarching goal of the project is therefore to realize the modular mapping of the entire testing and characterization chain. To this end, concepts are to be developed and prototypically implemented that are aimed at automated production with integrated, cost-effective testing of fuel cells and their components. The focus is on testing relevant components and process steps along the production chain. By evaluating various testing methods, such as vibroacoustic emission detection, Amitronics is pursuing a promising approach that will use machine learning methods to quickly and efficiently develop predictive models for construction states (functional density of FCs) and production processes (welding processes). Taking the laser-based production process of BPP as an example, the ultrasonic acoustics generated in addition to thermal radiation and scattered light will be used to check the quality of the welds produced. The aim is to investigate whether AI-based methods can be used to monitor the fuel cell in real time with regard to its weld seams. By a subsequent combination of the different inspection modules, a monitoring of the inspection chain shall be achieved and trends in the data series shall be derived. By integrating a vibro-acoustic monitoring system, material and production conditions are to be evaluated in such a way that defects can already be avoided during production (welding process). This will make an efficient production technology a reality, enabling real-time quality control and zero-defect production at a high rate.
https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1124087
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