Die Zulassung von Strukturbauteilen und die Forderung nach langlebigen Produkten in Zügen ist herausfordernd. Aufgrund der Bauteilkomplexität und des Einsatzes fordert dies derzeit noch neue Entwicklungen. Entsprechend besteht Bedarf an vernetzten, eigenständigen, rückwirkungsfreien und nachrüstbaren Sensor- und Analysekonzepte für die Bahntechnik.
Der Fokus des Vorhabens liegt auf der sensorintegrierten Entwicklung intelligenter Bahntechnikbauteilen zum Betriebsmonitoring für Prognostics (PHM) und Structural Health Monitoring (SHM) für die prädiktiven Instandhaltung. Neue Verfahren der additiven Fertigung, der Zustandserfassung über Sensorik, der Datenaggregation und –speicherung sowie der Analyse und Verwertung mit intelligenten Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI) sind die Grundlagen zur Optimierung und Enabler für Industrie 4.0.
Die additive Fertigung metallischer Leichtbauteile mittels Laser Powder Bed Fusion (LPBF) besitzt dabei ein großes Potential für (zukünftige) Mobilitätskonzepte und Bahntechnik im Betrieb, der Wartung und Instandhaltung. Der schichtweise Aufbau ermöglicht, Sensorik direkt in das Bauteil und an beliebiger Stelle zu integrieren.
In Kombination mit einer kontinuierlichen Zustandsüberwachung können aufwändige Zertifizierungsprozesse maßgeblich optimiert werden. Jedoch ist damit ein deutlich gesteigertes Datenaufkommen unabdingbar. Für Handling und Verarbeitung der Daten bedarf es Standardisierung bei Datenformaten und Datenbanksystemen. Für Diagnosen und Prognosen von Zuständen eignet sich zudem der Einsatz von KI.
Das Ziel des Verbundprojektes ist die Entwicklung einer neuen, gesamtheitlichen Lösung zur drahtlosen und kontinuierlichen Zustandsüberwachung sensorintegrierter, additiv gefertigter Bauteile. Neben entsprechenden LPBF-Prozessketten sind sowohl geeignete Sensor-, Datenmanagement-, KI-Analyse- sowie Monitoringkonzepte zu entwickeln. Abschließend soll ein Prototyp im Zugbetrieb integriert, verprobt und evaluiert werden.