Entwicklungsmethodik intelligenter Strukturen

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

1. Einleitung

2. Stand der Technik
2.1 Herausforderungen
2.2 Lösungskonzepte
2.3 Realisierte Projekte

3. Forschung

4. Visionen

5. Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1 : Einordnung Intelligente Strukturen [Wad90]

Abbildung 2 : Entwicklung der Wartungsplanung [Del09]

Abbildung 3 : Common smart materials and associated stimulus-response [Sta03]

Abbildung 4 : Struktur-, Verhaltens- und Parameteränderungen eines selbstoptimierenden Systems [Ade09

Abbildung 5 : Arten der verwendeten Verhaltensanpassungen [Ade09]

Abbildung 6 : Vermeidung ungewollter negativer Rückkopplungen über mehrere Funktionsmodule [Höl09

Abbildung 7 : Reflektorischer Operator, mehrstufiges Verlässlichkeitskonzept [Del09]

Abbildung 8 : PyzoFlex Folie mit Drucksensor Feedback in Realzeit [Ren12]

Abbildung 9 : FESTO / AquaJelly, künstliche autonome Qualle im Wasser, die als selbststeuerndes System ein ausgeprägtes Schwarmverhalten aufweist [Zsc12]

Abbildung 10 : Struktur eines komplexen mechatronischen Systems [SFB09]

Abbildung 11 : Möglicher Aufbau eines selbstoptimierenden Systems [Höl09]

Abbildung 12 : Drucksensoren mit integrierten Testsensoren für die Verfahrensentwicklung zur Realisierung von Wälzlagern [ISI13]

Abbildung 13 : Super Cilia Skin, Prototyp einer Silikon-basierten interaktiven Membran; Wiedergabe dynamischer Bewegungen, Energiegewinnung durch Übertragung von Windbewegung [Zsc12][Raf03]

1. Einleitung

Für den Begriff „Intelligente Strukturen“ finden sich in der Literatur viele Synonyme und diverse Definitionen mit unterschiedlichen Abgrenzungen. Eine genaue Beschreibung oder Definition scheint also nicht ganz einfach für intelligente Strukturen [vgl.Ind12][vgl.Men06][vgl.Duf08]. Nach Spillman, Sirkis und Gardiner beschreiben intelligente Strukturen oder „smart structures“ nicht-biologische Strukturen die folgende Eigenschaften aufweisen. Einer eindeutigen Zielsetzung, die nötigen Mittel und Befehle diese Zielsetzung zu erreichen und ein biologisches Muster für die Funktionsweise [Spi96][vgl.Wad90].

Ebenfalls ist der Begriff selbstoptimierend ein häufig vorzufindender Begriff in der Literatur im Zusammenhang mit intelligenten Strukturen. Intelligente Strukturen oder Systeme, mit der Fähigkeit zur Selbstoptimierung, bieten viele neue Möglichkeiten bestehende Systeme verlässlicher und präziser zu machen. Gleichzeitig wird jedoch auch die Komplexität durch die Selbstoptimierung erhöht. Dies erschwert die Sicherstellung der Verlässlichkeit. Durch die selbständige Zielanpassung selbstoptimierender Systeme ist das daraus hervorgehende Verhalten dieser Systeme nur schwer beziehungsweise gar nicht oder nur unter Einsatz sehr großem Aufwand im Vorfeld zu bestimmen [Del09][Duf08].

Neben der Verlässlichkeit sind noch diverse weitere Faktoren bei der Entwicklung von intelligenten Strukturen oder Systemen zu berücksichtigen. Es muss gewährleistet werden, dass Fehler erkannt und nicht weiter betrachtet werden bei der zukünftigen Zielsetzung oder Entscheidungsfindung. Einfache Eingangsprüfungen genügen somit nicht. Ebenfalls muss gewährleistet sein, dass intelligenten Strukturen bestimmte Grenzen nicht überschreiten um Aspekte der Sicherheit und der gewährleisteten Funktionalität sicherzustellen. Bei der Entwicklung intelligenter und selbstoptimierender Strukturen müssen somit eine Vielzahl von Faktoren berücksichtig werden. In dieser Arbeit werden die Aspekte der Verlässlichkeit

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Abbildung 1: Einordnung Intelligente Strukturen [Wad90]

und der Vorgabe von Grenzen in den Fokus genommen, der Fokus soll hierbei auf den Herausforderungen liegen. Die Begriffe „intelligente Strukturen“ und „selbstoptimierende Systeme“ werden in dieser Arbeit nahezu deckungsgleich verwendet. Eine genauere Betrachtung der beiden Begriffe und die Ausdifferenzierung möglicher Unterschiede und Abgrenzungen führt im Rahmen dieser Arbeit zu weit und würde den Rahmen dieser Arbeit deutlich übersteigen, da viele komplexe und unterschiedliche Definitionen und Betrachtungen dieser Begriffe in der Literatur vorhanden sind. In Abbildung 1 ist die Einordnung von intelligenten Strukturen und eine mögliche Abgrenzung zu weiteren Begriffen, im Kontext von sensorischen Materialien dargestellt.

Nach Mengelkamp sind die Aufgabe der Sensorischen Materialien bei intelligenten Strukturen mit einem künstlichen Nervensystem, ähnlich wie beim Menschen zu vergleichen [Men06].

„An die Stelle des Gehirns tritt der Rechner, der, mit entsprechenden Auswertealgorithmen ausgestattet, die Informationen verarbeitet und zu einer Einschätzung des Strukturzustandes auf Grund von Veränderungen des dynamischen Verhaltens und damit zu einer gewissen künstlichen Intelligenz gelangt“ (Mengelkamp 2006, S. 57).

[Sta03][Men06][vgl.Ind12]. Der Entwicklungsprozess intelligenter Strukturen von dem konventioneller lasttragender Strukturen unterscheidet sich unter anderem durch neue Entwicklungsmethoden und -werkzeuge [Del09]. Die Konstruktionsmethodik des Maschinenbaus muss erweitert werden. Bereits die frühe Phase der „Konzipierung“, in der Anforderungen, Definitionen von Funktionen und das Suchen nach Wirkprinzipien zur Erfüllung von Funktionen beschrieben werden, ist hiervon betroffen [Bro03].

Ein wichtiger Aspekt bei der Entwicklung von intelligenten Strukturen ist die Sicherstellung einer entsprechenden Verlässlichkeit. Mit dem englischen Begriff „Condition Monitoring“ wird die Zustandsüberwachung, also die Beobachtung und Auswertung von Messwerten beschrieben [Del09]. Abbildung 2 zeigt die Entwicklung der Wartungsplanung in diesem Bereich. Durch eine „Condition Based“ Wartungsplanung lassen sich kritische Betriebszustände prognostizieren und bereits heute kann somit ein hoher Teil der Personal- und Materialkosten eingespart werden [Del09] [Sav06].

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Abbildung 2: Entwicklung der Wartungsplanung [Del09]

2. Stand der Technik

Das folgende Kapitel ist unterteilt in „Herausforderungen“ und „Lösungskonzepte“. Zunächst sollen die unterschiedlichen Herausforderungen und verschiedenen einzubeziehenden Faktoren für die Entwicklung intelligenter Strukturen beschrieben werden, die zum Teil bereits genannt wurden. Im Unterkapitel 2.2 werden dann bereits Entwickelte Lösungsansätze für die Bewältigung dieser Herausforderungen beschrieben. Im Unterkapitel 2.3 werden bereits realisierte Projekte vorgestellt, die sich mit sensorischen Materialien und intelligenten Strukturen befassen.

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Abbildung 3: Common smart materials and associated stimulus-response [Sta03]

Sensorische Materialien spielen bei der Entwicklung von Intelligenten Strukturen eine zentrale Rolle. Abbildung 8 zeigt eine Übersicht von Sensormaterialien („smart materials“) und die zugehörigen Input und Output [Ind12][vgl.Uch03]. Es kann zwischen aktiven und passiven „smart materials“ unterschieden werden. Aktive „smart materials“ besitzen die Kapazität ihre geometrischen oder materiellen Eigenschaften zu verändern mittels elektrischer, thermischer oder magnetischer Felder und dabei die entsprechende Kapazität umgewandelter Energie zu erhalten. Somit gehören beispielsweise piezoelektrische Materialien zu den aktiven „smart materials“[Fai98] [vgl.Ind12]. Alle nicht aktiven „smart materials“ werden durch das Ausschlussverfahren zu den passiven „smart materials“ gezählt. Hierzu gehören beispielsweise Glasfasermaterialien. Diese Materialien können als Sensoren dienen, jedoch nicht als Aktoren oder Umwandler [Ind12]. Bei der Entwicklung und Integration von sensorischen Materialien sind derzeit jedoch noch diverse Herausforderungen zu bewältigen, bevor diese in großen Stückzahlen produziert und kommerziell vertrieben werden können.

2.1 Herausforderungen

Bei der Entwicklung von intelligenten Strukturen und der Integration von sensorischen Materialien sind derzeit noch verschiedene Herausforderungen zu bewältigen. Um sensorische Materialien effizient und zielgerichtet nutzen und in Intelligente Strukturen integrieren zu können ist die Weiterentwicklung der bestehenden Materialien und Strukturen von Nöten. So stellen bei der Integration von Sensoren, beziehungsweise sensorischen Materialien, in Faserverbundwerkstoffe, diese ein materialfremdes und mechanisch schwächeres Element dar. Hierdurch kommt es zur Schwächung der Struktur und Fehlerquellen, wie Poren, in der Fertigung. Ebenfalls ist eine Qualitätskontrolle des integrierten Sensors, die Kontaktierung oder Reparatur nur sehr schwer realisierbar, sobald der Sensor im Bauteil ist. Ebenfalls sind die Übermittelten Daten Störungen von Umwelteinflüssen, Belastungen oder Einflüssen aus dem Fertigungsprozess ausgesetzt [vgl.Pag01][vgl.Wan01]. Hinzu kommt, dass es nur in einem begrenzten Rahmen möglich ist die erfassten Daten zu speichern[Her13]. Gerade bei einer lokalen Überwachung fallen in bereits relativ kleinen Zeitintervallen große Datenmengen an. Hinzu kommt, dass selbst bei weit Entwickelten und Verlässlichen intelligenten Strukturen die Akzeptanz beim Endkunden gewonnen werden muss und der Kunde davon überzeugt werden muss, dass die entwickelten Sensoren auch ohne zusätzliche Kontrollen verlässlich arbeiten. Auch stellt der lange und mühsame Prozess für die Zulassung zum Vertrieb eine nicht zu unterschätzende Herausforderung dar [Her13][vgl.Sta03].

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Abbildung 4: Struktur-, Verhaltens- und Parameteränderungen eines selbstoptimierenden Systems [Ade09]

Bei der Entwicklung von intelligenten Strukturen ist die Reaktion des Systems auf Veränderungen ein sehr zentraler Faktor. Änderungen beschreiben hierbei extern verursachte, willkürliche Veränderungen die auch beispielsweise Verschleiß beinhalten. Als Anpassung werden willentliche, zielgerichtete

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