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Wednesday, September 21, 2022, TZ 3 1:00 PM Stahlbau - Hochleistungsverfahren II |
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Vollmechanisiertes adaptives Wurzelschweißen an Gründungsstrukturen von Windenergieanlagen |
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Khushal Parmar / Institut für Schweißtechnik und Fügetechnik der RWTH Aachen, Deutschland Lukas Oster* / Institut für Schweißtechnik und Fügetechnik der RWTH Aachen, Deutschland Rahul Sharma/ Institut für Schweißtechnik und Fügetechnik der RWTH Aachen, Deutschland Uwe Reisgen/ Institut für Schweißtechnik und Fügetechnik der RWTH Aachen, Deutschland |
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Offshore-Windenergieanlagen zeichnen sich aufgrund der kontinuierlichen herrschenden Windbedingungen durch eine deutlich höhere Auslastung im Vergleich zu Onshore-Anlagen aus und stellen einen wichtigen Pfeiler für die Energiewende dar. Die Fertigung von Gründungsstrukturen und hier im Besonderen von Jacket-Strukturen stellt aus schweißtechnischer Sicht eine besondere Herausforderung dar. Hier ist insbesondere das Kernelement der Rohrknotenverbindung zu nennen, welche durch komplexe umlaufende Verbindungsschweißungen an Rohrsegmenten großer Abmessungen und großer Blechdicken gekennzeichnet ist. Die komplexe variable Nahtgeometrie, Störgrößen im Bereich der Nahtvorbereitung und nicht zuletzt geometrische Formabweichungen während des Schweißens machen die automatisierte schweißtechnische Fertigung solcher Rohrknoten zu einer besonderen Herausforderung für den Automatisierer. Verschiedene Forschungsprojekte haben sich bereits mit der automatisierten Schweißung von Füll- und Decklagen beschäftigt. Ein ungelöstes Problem stellt jedoch die Schweißung der Wurzellage dar, da hier bereits kleinste geometrische Abweichungen zu Prozessstörungen und Schweißnahtfehlern führen können. Im Rahmen des vorgestellten Forschungsvorhabens wurde ein Online-Regelsystem entwickelt, welches eine umfängliche Vermessung der Nahtfuge inklusive Heftnähten vornimmt und online durch Anpassung der elektrischen und kinematischen Prozesskenngrößen auf gemessene Abweichungen reagiert. Ein offenes hybrides Sensorsystem, basierend auf einem Lichtschnittsensor, gekoppelt mit einer Industriekamera wird hierbei zur Datengenerierung verwendet. Die Dateninterpretation und Parameterableitung erfolgt zum einen wissensbasiert, durch eine im Rahmen des Projektes erstellte Prozesslandkarte, sowie auf zum anderen durch Machine Learning Methoden zur Auswertung von Bilddaten. Durch das entwickelte System ist es möglich, Wurzelschweißungen vollautomatisiert und robust herzustellen, wodurch eine deutliche Steigerung der Wirtschaftlichkeit für die schweißtechnische Herstellung von Rohrknoten erwartet wird. Der Vortrag stellt die Ergebnisse des IGF-Projektes „00.050 EWN - Adaptives Wurzelschweißen“, sowie geplante zukünftige Forschungsarbeiten zu diesem Thema dar. |