DigiSkalE

Das Projekt zielt auf die Entwicklung digitaler Methoden zur gezielten Porositätseinstellung und Lebensdauerbewertung gießtechnisch hergestellter Luftfahrtkomponenten ab.

Das Projekt DigiSkalE verfolgt das Ziel, die Herstellung, Charakterisierung und digitale Abbildung von Prüfkörpern mit definierter Gießporosität zu ermöglichen. So wird erstmals der Einfluss herstellungsbedingter Defekte auf das Ermüdungs- und Versagensverhalten von Hochleistungswerkstoffen systematisch untersuchbar und quantifizierbar. Durch die Kombination von Simulation, KI-Methoden und digitaler Prozessdatenerfassung wird eine virtuelle Verfahrensentwicklung etabliert, die eine gezielte Einstellung der Porosität im Gießprozess erlaubt.
Ein zentrales Ergebnis ist der digitale Zwilling des Gießprozesses – eine intelligente Verknüpfung von realen und virtuellen Daten zur Prozessoptimierung, Qualitätsbewertung und Integration in den digitalen Produktlebenszyklus.

DigiSkalE ist ein technologischer Eckpfeiler des Production Launch Center Aviation (PLCA) und trägt entscheidend zur Digitalisierung der Wertschöpfungskette, zur Lebensdauersteigerung von Bauteilen und zur Ressourceneffizienz in der Luftfahrtproduktion bei. DigiSkalE stärkt dabei die regionale Kompetenz im Bereich digitaler Fertigungstechnologien. Die entwickelten Methoden und Modelle bilden die technologische Basis für eine vollständig digitalisierte, vernetzte Prozesslandschaft und fördern Wissenstransfer, Wettbewerbsfähigkeit und nachhaltige Beschäftigung im Rheinischen Revier. Darüber hinaus schafft DigiSkalE Übertragbarkeit auf weitere Industriezweige – von der Luftfahrt über Energie bis hin zur Mobilität.

Konsortium: Access e.V., MTU Aero Engines AG

Entwicklung reproduzierbarer Verfahren zur Herstellung von Prüfkörpern mit definierter Porosität.

Kopplung von Gießprozess- und Werkstoffsimulationen für eine präzise Defektvorhersage.

Verknüpfung von Prozessdaten und Simulation zur digitalen Prozessüberwachung.

Nutzung von Machine Learning zur schnellen Bewertung der Gussqualität.

Übertragbarkeit der Modelle auf verschiedene Materialien und Anwendungen.

Zukünftige Einbindung in den digitalen Produktlebenszyklus für mehr Effizienz und Nachhaltigkeit.

Kernergebnisse

Methode zur Porositätseinstellung: Experimentell validiertes Verfahren zur gezielten Porositätseinstellung im Guss

Multi-Skalen-Simulation (AiXViPMaP): Gekoppelte Prozess-, Mikrostruktur- und Werkstoffsimulation.

Datensatz & ML-Modelle: Strukturierte Prozess- und Simulationsdaten für Defekt- und Qualitätsprognosen

Digitaler Zwilling: Vollständig verknüpfte virtuelle Abbildung des Gießprozesses.

Bewertungsmodell: Quantifizierung des Einflusses von Porosität auf Ermüdungsverhalten

Demonstrator: Anwendung der entwickelten Methoden auf reale Triebwerkskomponenten