Doktorand:

Heinrich Lenk, DLR Institut für Elektrifizierte Luftfahrtantriebe (Heinrich.Lenk(at)dlr.de) 

Betreuer*innen:

• Dr. Stefan Kazula, DLR Institut für Elektrifizierte Luftfahrtantriebe
• Dr. Markus Kober, DLR Institut für Elektrifizierte Luftfahrtantriebe

Projetbeschreibung: 

Ein zentraler Bestandteil zukünftiger elektrifizierter Luftfahrtantriebe wird das Thermalmanagementsystem sein. Hierbei spielt insbesondere der Wärmetauscher eine entscheidende Rolle. Ziel dieses Vorhabens ist die Verbesserung, Optimierung und Neuentwicklung von hocheffizienten Wärmetauscherstrukturen für den Luftfahrtbereich. Diese müssen spezielle Anforderungen bezüglich Leistungsdichte, Langlebigkeit und Zuverlässigkeit erfüllen. Zur Erreichung der erwähnten Anforderungen sind detaillierte numerische aber auch experimentelle Untersuchungen notwendig. TPMS-Wärmetauscherstrukturen bieten hierbei einen vielversprechenden Ansatz, der in diesem Vorhaben intensiv untersucht werden soll. Aufgrund der komplexen Geometrien kommen für die Fertigung insbesondere additive Fertigungsverfahren in Frage, welche eine gewisse Rauheit der Oberfläche bedingen, was wiederum Vor- aber eventuell auch Nachteile mit sich bringt. Zum Einen nimmt bei steigender Oberflächenrauigkeit die Größe der Oberfläche zu, zum Anderen beeinflusst eine rauere Oberfläche auch stärker die Strömung, was Einfluss auf den Turbulenzgrad der Grenzschicht hat. Die Turbulenz der Strömung hängt natürlich noch von weiteren Faktoren, wie zum Beispiel der Strömungsgeschwindigkeit (Reynolds-Zahl) und der Kanalführung ab. Das vielschichtige Zusammenspiel der erwähnten Phänomene bedarf einer detaillierten Untersuchung, die auf die Problemstellung Wärmetauscher eines Brennstoffzellensystems im Luftfahrtbereich abgestimmt sein muss. 

Doktorand:

Josué Dávila, Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (josue.davila(at)bam.de)

Betreuer*innen:

• Dr.-Ing. Gunther Mohr, Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM)
• Prof. Dr.-Ing. Sebastian Härtel, BTU Cottbus-Senftenberg

Projektbeschreibung:

Der Vorteil der hohen Designfreiheit des PBF-LB/M-Prozesses ermöglicht die effiziente Fertigung von Leichtbaustrukturen und komplexen Funktionsbauteilen, wodurch sich das Verfahren besonders für Luftfahrtkomponenten eignet. Ein weiterer Vorteil ist die hohe Materialeffizienz, da unaufgeschmolzenes Pulver nach der Siebung erneut verwendet werden kann. Die mehrfache Wiederverwendung des Pulverausgangswerkstoffes führt jedoch zu Veränderungen der Pulvereigenschaften, wie Morphologie und Partikelgrößenverteilung. Diese sogenannte Pulverdegradation kann insbesondere die Fließfähigkeit und Prozessstabilität beeinträchtigen. Zudem ist bei zunehmendem Wiederverwendungsgrad eine Zunahme des Sauerstoffgehalts zu beobachten und stellt einen wesentlichen Einflussfaktor auf die Mikrostruktur und die resultierende Bauteilqualität dar.

Das Projekt P2 hat das Ziel, eine wissenschaftlich fundierte Recyclingstrategie für PBF-LB/M-Pulver zu entwickeln, um eine nachhaltige und qualitätsgesicherte additive Fertigung zu ermöglichen. Im Mittelpunkt stehen dabei die Untersuchung der Pulverdegradation während wiederholter Wiederverwendungszyklen sowie die Analyse von Pulverbatches mit unterschiedlichen Oxidationsgraden. Dabei sollen insbesondere der Einfluss der Pulveroxidation auf die mechanischen Eigenschaften sowie mögliche kritische Sauerstoffgrenzwerte systematisch untersucht werden.

Aufbauend auf diesen Untersuchungen sollen werkstoffspezifische Wiederverwendungsgrenzen sowie Strategien zur Pulverauffrischung abgeleitet werden. Ein weiteres Teilziel ist die systematische Analyse des Zusammenhangs zwischen thermischer Prozessbelastung, Pulverzustand und den resultierenden Bauteileigenschaften, um den Einfluss von Bauteilgeometrie und Bauraumauslastung auf die Pulverdegradation erfassbar zu machen.

Doktorand: 

Prathmesh Choudhary, BTU Cottbus-Senftenberg (choudhar(at)b-tu.de)

Betreuer*innen:

• Prof. Dr.-Ing. Sebastian Härtel, BTU Cottbus-Senftenberg
• Dr.-Ing. Daniela Schob, Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM)

Projektbeschreibung:

Entwicklung ML-basierter Modelle, die LPBF-Prozessdaten mit kontinuumsmechanischem Verhalten koppeln, um AM-Bauteile gezielt für lokale Lasten und funktionale Anforderungen auszulegen.

Doktorand:

Amirhossein Mohammadkhani, Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (amirhossein.mohammadkhani(at)bam.de)

Betreuer*innen:

• Dr.-Ing. Jens Prager, Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM)
• Dr.-Ing. Friedrich Bake, Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM)
• Dr.-Ing. Stefan Kazula, DLR Institut für Elektrifizierte Luftfahrtantriebe

Projektbeschreibung:

Die Zustandsüberwachung (Structural Health Monitoring, SHM) mittels geführter Ultraschallwellen (GUW) wird seit Jahrzehnten für einfache Geometrien wie gerade Rohre und Platten mit konstantem Querschnitt  unter kontrollierten Laborbedingungen getestet. Der praktische Einsatz von GUW-SHM-Systemen ist jedoch nach wie vor eher selten.

Im Zusammenhang mit elektrifizierten Flugzeugtriebwerken (EAE) ist der verfügbare Bauraum stark beschränkt, und die Komponenten von Elektromotoren sind einer erheblichen Wärmentwicklung ausgesetzt. Folglich sind die Auswirkungen von Biegungen, Krümmungen und Temperaturgradienten in Wellenleitern auf die GUW-Ausbreitung sowie auf die Schadenserkennung und -lokalisierung nur unzureichend verstanden und erfordern im Rahmen dieses Projekts eine systematische experimentelle und numerische Untersuchung. Dies ist angesichts der strengen Sicherheitsanforderungen an EAEs besonders kritisch. Das frühe Entwicklungsstadium der Komponenten bietet jedoch die Möglichkeit, GUW-SHM-Ansätze direkt in den Konstruktionsprozess einzubeziehen und damit die zukünftige Umsetzung zu erleichtern.

Zwischen der Performance von GUW-SHM-Systemen unter Laborbedingungen und ihrem Verhalten im Feld besteht eine erhebliche Diskrepanz, was insbesondere für EAEs relevant ist, die unter extremen Umwelt- und Betriebsbelastungen betrieben werden. Das Projekt verwendet, ergänzend zu herkömmlichen Signalverarbeitungsverfahren, datengetriebene und maschinelle Lernverfahren, um effektive GUW-SHM-Methoden zu entwickeln, die den beschriebenen Herausforderungen gerecht werden.

Doktorand:

Frederik Heise, DLR Institut für Elektrifizierte Luftfahrtantriebe (frederik.heise(at)dlr.de)

Betreuer*innen:

• Dr.-Ing. Stefan Kazula, DLR Institut für Elektrifizierte Luftfahrtantriebe
• Dr.-Ing. Ilja Koch, DLR Institut für Elektrifizierte Luftfahrtantriebe 

Projektbeschreibung:

Weitere Informationen folgen

Doktorand:

Anantha Krishnan Rajagopalan, DLR Institut für Elektrifizierte Luftfahrtantriebe (anantha.rajagopalan(at)dlr.de)

Betreuer*innen:

• Dr.-Ing. habil. Thomas Geyer, DLR Institut für Elektrifizierte Luftfahrtantriebe
• Dr.-Ing. Ralf Burgmayer, DLR Institut für Elektrifizierte Luftfahrtantriebe

Projektbeschreibung:

Elektromotoren werden zukünftig in der Luftfahrt eine Kernkomponente des Antriebsstrangs darstellen. Diese Maschinen können verschiedene Defekte aufweisen, die in elektrische und mechanische Fehler eingeteilt werden können. Die Funktionsfähigkeit des Motors muss während des Betriebs zu jeder Zeit gewährleistet sein. Zustandsüberwachung und Fehlererkennung werden daher eine entscheidende Rolle bei der Gewährleistung der Sicherheit in der Luftfahrt und der Verlängerung der Lebensdauer der Maschinen spielen. Es gibt bereits eine Vielzahl von Methoden zur Zustandsüberwachung von Elektromotoren, die von der bloßen Überwachung von Sensordaten bis hin zu maschinellen Lernverfahren (ML) reichen. Die meisten der ML-gesteuerten Methoden konzentrieren sich bisher auf Daten eines bestimmten Sensortyps. Leistungsstarke Datenverarbeitungseinheiten ermöglichen jedoch die synchrone Erfassung verschiedener Arten von Sensordaten und somit die Implementierung sogenannter Multi-Source-Datenfusionstechniken. Bei diesen werden Daten verschiedener Sensoren in Kombination verwendet, um genauere Diagnosesysteme zu erstellen. Die meisten dieser Methoden sind jedoch nicht auf die Anforderungen von in der Luftfahrt verwendeten Elektromaschinen zugeschnitten. Während die Zustandsüberwachung für herkömmliche Antriebssysteme etabliert ist, ist dieses Wissen möglicherweise nicht direkt auf elektrifizierte Flugzeugtriebwerke anwendbar. Ziele dieser Arbeit sind die Implementierung und Validierung eines Fehlererkennungssystems für Elektromotoren für die elektrifizierte Luftfahrt. Dabei soll insbesondere die Integration der Sensorik in die elektrische Maschine mit Hilfe additiver Fertigungsverfahren untersucht werden.

Doktorand:

Eren Utku, Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (eren.utku(at)bam.de)

Betreuer*innen:

• Dr. Anna Skłodowska, Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM)
• Dr.-Ing. Mate Gaal, Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM)

Projektbeschreibung:

Das Hauptziel des Projekts besteht in der Entwicklung eines neuartigen Konzepts zur Zustandsüberwachung (Structural Health Monitoring, SHM) für additiv gefertigte (AM) Bauteile, die in Elektromotoren für elektrifizierte Flugzeugtriebwerke zum Einsatz kommen. Das wissenschaftliche Ziel ist die Entwicklung einer zuverlässigen, datengestützten Methode zur berührungslosen SHM unter Verwendung von luftgekoppelten Akustikemissions- (AE) und Ultraschallsensoren. Frühschäden sollen anhand der erfassten akustischen Signaturen von AM-Bauteilen sowohl nach der Fertigung als auch während des Betriebs erkannt, lokalisiert und klassifiziert werden.

Durch die Aufzeichnung und Analyse des akustischen Verhaltens von AM-Teilen nach ihrer Herstellung und unter Betriebsbedingungen wird das Projekt ermitteln, wie typische Schäden ihre akustischen Signaturen verändern. Es wird die Machbarkeit berührungsloser Sensortechnologien, wie luftgekoppelter Ultraschallsensoren, bewerten und robuste Signalverarbeitungsstrategien entwickeln, um strukturelle Fehler im Frühstadium zu erkennen, zu lokalisieren und zu klassifizieren. 

Das Projekt wird weitere Innovationen hervorbringen, indem es fortschrittliche Sensortechnologien mit ausgefeilter Datenanalyse verbindet und so die spezifischen Herausforderungen angeht, die sich aus den komplexen Geometrien und sicherheitskritischen Anwendungen komplizierter AM-Komponenten von Elektromotoren ergeben. Im Gegensatz zu herkömmlichen Qualitätssicherungsansätzen, die bei der zerstörungsfreien Prüfung von AM-Strukturen oft an Grenzen stoßen, schlägt dieses Projekt berührungslose, datengesteuerte Überwachungslösungen von der Fertigung bis zum Betrieb vor.

Doktorand:

Johann Albers, BTU Cottbus-Senftenberg (johann.albers(at)b-tu.de)

Betreuer*innen:

• Prof. Dr.-Ing. Sebastian Härtel, BTU Cottbus-Senftenberg
• Dr.-Ing. Thomas Geyer, DLR Institut für Elektrifizierte Luftfahrtantriebe

Projektbeschreibung:

Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines simulations- und sensorgestützten Prozesskontrollsystems zur Herstellung additiv gefertigter Metallstrukturen mit lokal einstellbarer Porosität. Durch die Kombination von numerischer Strömungssimulation (CFD) und Maschinellem Lernen (ML) soll es ermöglicht werden, die Ausbildung poröser und dichter Bereiche innerhalb eines Bauteils gezielt zu steuern. Ein Beispiel hierfür sind Leichtbaukomponenten mit vogelknochenähnlichen Innenstrukturen für die Luftfahrt.

Der Herstellungsprozess nutzt das Direct Energy Deposition (DED)-Verfahren, bei dem ein Metallpulver-Treibmittel-Gemisch selektiv aufgeschmolzen wird. Das Treibmittel setzt bei Erwärmung Gas frei, wodurch beim Erstarren eine poröse Mikrostruktur entsteht. Die zentrale Herausforderung liegt in der präzisen Kontrolle der Schmelzbad-Dynamik und Gasblasenverteilung, um reproduzierbare und mechanisch belastbare Strukturen zu gewährleisten. Die wissenschaftliche Neuheit besteht in der Verknüpfung von CFD-Modellen mit Echtzeit-Sensordaten zur aktiven Prozessregelung. Dieser Ansatz überwindet die Grenzen konventioneller Verfahren, die keine lokal adaptierten Porenstrukturen realisieren können, und bietet erhebliches Leichtbaupotenzial für die Luft- und Raumfahrt sowie den Energiesektor.

Doktorand:

Peter Schiffke, BTU Cottbus-Senftenberg (Peter.Schiffke(at)b-tu.de)

Betreuer*innen:

• Prof. Dr.-Ing. Lars Enghardt, BTU Cottbus-Senftenberg
• Prof. Dr. Peter Langendörfer, BTU Cottbus-Senftenberg
• Dr.-Ing. Thomas Geyer, DLR Institut für Elektrifizierte Luftfahrtantriebe
• Dr. Angie Burtchen, DLR Institut für Elektrifizierte Luftfahrtantriebe

Projektbeschreibung:

Zur Steigerung der Energieeffizienz und Leistungsfähigkeit elektrifizierter Luftfahrtantriebe rücken innovative Leichtbaukonzepte in den Fokus. Für die Umsetzung dieser Leichtbaukonzepte bietet die additive Fertigung eine Vielzahl von Vorteilen, durch welche hochkomplexe und strukturoptimierte Komponenten für die elektrifizierte Luftfahrt hergestellt werden können. Ein vielversprechender und neuartiger Ansatz ist die Entwicklung additiv gefertigter Metallschaumstrukturen mit gradierten Eigenschaften, die eine optimale Balance zwischen Gewichtsreduktion und mechanischer Stabilität bieten. Für die Qualität und die Leistungsfähigkeit der so hergestellten Bauteile ist eine zuverlässige Fertigung unabdingbar, weshalb die Überwachung des gesamten Herstellungsprozesses eine zentrale Rolle spielt. Um dies gewährleisten zu können, sollen im Rahmen dieses Promotionsprojektes Sensorik sowie geeignete Auswertealgorithmen entwickelt werden. Die Überwachung kritischer Betriebsparameter trägt damit nicht nur zur Qualitätssicherung bei, sondern hilft auch, potentielle Fehlerquellen frühzeitig zu identifizieren und erforderliche Maßnahmen zur Prozessanpassung einzuleiten. Voraussetzung dafür ist eine kontinuierliche Erfassung von Prozessgrößen, sowie eine präzise Verarbeitung, Analyse und Interpretation von Sensordaten. Für die Umsetzung dieser Anforderung sollen Methoden des maschinellen Lernens bzw. KI-gestützte Methoden eingesetzt werden.