Beheizbare Formwerkzeuge für das Light-RTM-Verfahren

Im ZIM-Innovationsprojekt „VARCUPRO“ wird ein variothermes Werkzeug für das Light-RTM-Verfahren entwickelt, welches gemeinsam mit einem KI-Modell die Aushärtezeiten verkürzen soll.

Ziel des Innovationsprojekts „VARCUPRO“ ist die Entwicklung eines variothermen Werkzeugs für das Light-RTM-Verfahren, welches gemeinsam mit einem KI-Modell die Aushärtezeiten verkürzen und gleichzeitig den Bauteilverzug minimieren soll. Durch direkt temperierbare Kunststoff- bzw. Composite-Formwerkzeuge wird die Temperatur während des Aushärteprozesses dynamisch angepasst. Die beiden Kooperationspartner:innen Keim Kunststofftechnik GmbH und das Faserinstitut Bremen e. V. (FIBRE) werden bei der Umsetzung des Projekts „VARCUPRO“ durch eine Gesamtförderung von rund 423.000 Euro aus dem Zentralen Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) unterstützt.

Verwendung von Formwerkzeugen aus Kunststoff oder Kompositmaterialien

Leichtbauteile aus Faser-Kunststoff-Verbundmaterialien haben sich in vielen Anwendungen und Branchen etabliert. Für die Serienfertigung solcher Bauteile bietet sich insbesondere das Resin Transfer Moulding (RTM) Verfahren an, da es mit vielen Materialsystemen kompatibel und vergleichsweise gut automatisierbar ist. Beim RTM-Prozess werden trockene textile Preforms in ein zweiteiliges Formwerkzeug eingelegt. Nach dem Schließen der Form wird das flüssige Harz unter Druck in die geschlossene Form injiziert. Anschließend wird das Harz unter Temperaturbeaufschlagung ausgehärtet. Je nach Bauteilgeometrie, Anforderung und Seriengröße haben sich in der Industrie verschiedene Verfahrensvarianten etabliert, wie etwa High-Pressure-RTM, Compression-RTM, Spaltimprägnierung und Light-RTM.

Die Besonderheit beim Light-RTM ist die Verwendung von Formwerkzeugen aus Kunststoff oder Kompositmaterialien. Diese sind in der Regel deutlich kostengünstiger herzustellen als herkömmliche, metallische Formwerkzeuge. Insbesondere bei kleinen bis mittleren Stückzahlen oder für Prototypen punktet das Light-RTM-Verfahren folglich mit einer hohen Wirtschaftlichkeit. Dafür ist ein Bauteil, welches im klassischen RTM-Verfahren in einer geschlossenen Metallform hergestellt wurde, fester als das gleiche Bauteil aus dem Light-RTM-Prozess, da der Deckel des zweiteiligen Werkzeugs im Light-RTM-Verfahren leichter und semiflexibel ist.

Optimierung des Aushärteprozesses mittels Machine Learning

Während die Keim Kunststofftechnik GmbH insbesondere mit der Entwicklung des Werkzeugs und der Integration der Sensorik zur Temperatursteuerung betraut ist, obliegt dem Faserinstitut Bremen e. V. (FIBRE) die Optimierung des Aushärteprozesses mittels Machine Learning. Insgesamt zielt das Projekt darauf ab, die Effizienz und Qualität des Resin Transfer Molding-Prozesses zu verbessern, indem es innovative Technologien wie variotherme Behandlungen und KI-Modelle kombiniert, um die Aushärtezeiten zu verkürzen und Verformungen zu minimieren. Dies soll zu kostengünstigeren und hochwertigeren Endprodukten führen.

Die Idee zum Projekt „VARCUPRO“ ist im Rahmen des Innovationsnetzwerks ENVIPRO – environmental friendly production entstanden, das über das Zentrale Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) gefördert wird. Im Zuge der Mitgliedschaft werden die Partner:innen aktiv bei der Realisierung von F&E-Projekten sowie der Sicherstellung der Finanzierung unterstützt. Betreut wird ENVIPRO von der IWS GmbH, die auch das Antragsmanagement der Kooperationsprojekte übernimmt und die Mitglieder intensiv bei der Entwicklung neuer Technologien begleitet.

_Weitere Informationen finden Sie unter __www.envipro-zim.de_

Projektpartner:innen „VARCUPRO“:

Keim Kunststofftechnik GmbH | Wiernsheim-Pinache
Faserinstitut Bremen e. V. (FIBRE) | Bremen

Verantwortlicher für diese Pressemitteilung:

IWS Innovations- und Wissensstrategien GmbH
Herr Carmen Schulte
Deichstraße 29
20459 Hamburg
Deutschland

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Schlagwörter: Composites, Faserverbund, Kunststofftechnik, Light-RTM, Resin Transfer Moulding, RTM, Werkzeug

Beheizbare Formwerkzeuge für das Light-RTM-Verfahren

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