Entwicklung eines Demonstrators zur serientauglichen und robotergestützten Qualitätssicherung von mobilen Behältern für komprimierten gasförmigen Wasserstoff unter Verwendung eines digitalen Zwillings "H2-ROBOQA"

Abstract

Die im Rahmen des Vorhabens H2-RoboQA durchgeführte Forschung befasste sich mit der Entwicklung eines Demonstrators für eine serientaugliche und robotergestützte Qualitätssicherung Typ IV Wasserstoffdrucktanks. Hintergrund der Arbeiten ist die hohe Kostenrelevanz der kohlenstofffaserverstärkten Außenschicht von Druckbehältern vom Typ IV, die bis zu 80 % der Herstellkosten ausmachen und damit maßgeblich die Wirtschaftlichkeit wasserstoffbasierter Mobilität beeinflussen kann. Während eine Reduktion des Materialeinsatzes durch geringere Sicherheitsfaktoren technisch möglich erscheint, setzt dies im Gegenzug eine signifikant verbesserte und reproduzierbare Qualitätssicherung voraus, die mit den derzeit eingesetzten Verfahren – bestehend aus einer Druckbeaufschlagung und einer manuellen visuellen Inspektion mit einer Dauer von 15 bis 20 Minuten pro Behälter – nicht erreichbar ist. Damit ergab sich die Notwendigkeit, innovative Qualitätssicherungsverfahren zu entwickeln, die strukturelle Integrität zuverlässig, effizient und automatisiert bewerten können. Zu Projektbeginn wurden die technischen Anforderungen an den Prüfstand spezifiziert, Evaluationskriterien definiert und ein umfassendes Lastenheft erstellt. Zudem wurden drei vorgeschädigte Zieldruckbehälter bestimmt, die sich in Geometrie, Lagenaufbau und Schädigung unterscheiden. Anhand der Zieldruckbehälter wird das entwickelte Qualitätssicherungsverfahren evaluiert. Daraufhin erfolgte die strukturmechanische und sensorische Grundlagenarbeit. Hierzu wurde eine Reihe detaillierter numerischer Finite-Elemente-Modelle aufgebaut, um relevante Schadensmodi abzubilden und diese hinsichtlich ihres Einflusses auf den Dehnungszustand der Tanks zu analysieren. Zur Identifikation von Schäden im Rahmen einer Strukturüberwachung im Betrieb wurde ein neuartiger KI-basierter Ansatz entwickelt, der auf Convolutional Neural Networks zurückgreift und so Schädigungen inklusive deren Art, Lage und Größe basierend auf der Oberflächendehnung unter Innendruck identifiziert. Der Ansatz wurde im Projektkontext erfolgreich anhand numerischer Daten demonstriert. Im Verlauf der experimentellen und simulativen Arbeiten zeigte sich jedoch, dass die ursprünglich angestrebte Schadensdetektion mittels robotisch aufgebrachter Biegebelastung aufgrund der hohen Stabilität realer Wasserstoffdrucktanks nicht umsetzbar war. Dieser Ansatz wurde daher zugunsten eines robotisch automatisierten Abklopftests als alternatives Qualitätssicherungsverfahren verworfen. Nach erfolgreicher Demonstration der robotisch automatisierten Abklopftests an dünnwandigen Röhren wurde ein Prüfstand zur Qualitätssicherung von Wasserstoffdrucktanks entwickelt. Dies beinhaltet sowohl die notwendige Struktur und Sensorik, als auch ein Software-Modul, das der Simulation, Steuerung und Datenauswertung im robotischen Prüfbetrieb dient. Abschließend wurde der robotergestützte Abklopftest zur Qualitätssicherung von Wasserstoffdrucktanks am entworfenen Prüfstand evaluiert. Während sich dieser Ansatz für dünnwandige Leichtbaustrukturen als sehr vielversprechend erwies, zeigte sich im Falle der Wasserstoffdrucktanks eine unzureichende Sensitivität gegenüber Delaminationen und Impaktschäden, sodass keine verlässliche Schadensbewertung möglich war. Trotz der beschriebenen technischen Limitierungen im Hinblick auf die Schadensdetektion bei Wasserstoffdrucktanks liefert das Projekt wesentliche wissenschaftliche und technische Ergebnisse. Hierzu zählen der erfolgreich realisierte Demonstrator für robotergestützte Abklopftests an dünnwandigen Leichtbaustrukturen, ein konsistenter methodischer Rahmen zur Nutzung digitaler Zwillinge von der Design-Phase bis zum Betrieb sowie ein neuartiges KI-Verfahren für die Strukturüberwachung von Wasserstoffdrucktanks unter Innendruck.