KONKAV - Kosteneffiziente und nachhaltige Produktion von UAM und Kabinenmodulen; Teilvorhaben der Neue Materialien Bayreuth GmbH: Nachhaltige und gewichtsoptimierte Partikelschaum-Hybridbauteile - Materialien und Herstellungsprozesse

Abstract

Das Hauptziel des Teilvorhabens der Neuen Materialien Bayreuth GmbH (NMB) ist die Entwicklung flammgeschützter Monomaterial Hybridbauteile mit Partikelschaumkernen und geringen Flächengewichten für UAM-Anwendungen. Hierfür werden geeignete Partikelschaum- und Decklagenmaterialien identifiziert, verarbeitet und hinsichtlich ökologischer und wirtschaftlicher Aspekte bewertet. Ein übergeordnetes Entwicklungsziel ist die Reduktion des Flächengewichts um mindestens 50 % gegenüber dem aktuellen Stand der Technik. Gleichzeitig müssen Brandschutzanforderungen erfüllt werden. Zur Realisierung der Ultraleichtbauweise werden Strategien zur Reduzierung der Schüttdichte und zur Optimierung der Haftfestigkeit zwischen Partikelschaum und Decklagen entwickelt. Die Erfüllung der luftfahrtspezifischen Brandeigenschaften soll durch geeignete Decklagen oder Partikelschaum Aus-wahl oder ggf. Modifizierungen gewährleistet werden. Ein weiterer Schwerpunkt ist die Entwicklung dampfbasierter und dampfloser in situ Direkthinterschäum Verfahren, um komplexe 2,5 D und 3 D Bauteile energieeffizient herzustellen. Hierzu werden Dichte- und Dickenreduktionskonzepte etabliert und Prozessverfahren weiterentwickelt, sowie Energie- und Medienverbräuche umfassend erfasst. Auf Basis dieser Untersuchungen wird ein geeigneter Prozesspfad für die Entwicklung von Funktionsmustern fundiert ausgewählt. Die Musterherstellung um-fasst sowohl ebene und gekrümmte 2,5 D Funktionsmuster als auch die Konzipierung eines anwendungsnahes 3 D Validierungsmuster. Abschließend erfolgt eine umfassende Bewertung der Nachhaltigkeit der Materialien und Prozesse. Dies beinhaltet eine Nachhaltigkeitsbetrachtung der Partikelschaum Decklagen Monomaterialsysteme sowie die Analyse der Herstellungsverfahren der Hybridbauteile. Ergänzend werden Optimierungspotentiale entlang der Prozesskette identifiziert. Alle Prozess- und Verbrauchsdaten werden digital erfasst und in geeigneten Modellen abgebildet, um Zusammenhänge zwischen Prozessbedingungen, Bauteileigenschaften und Ressourcenverbrauch zu erklären und Prognosen zu ermöglichen.