Schweißen Wie 3D-Scans eine Überdimensionierung von Schweißnähten verringern

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Fraunhofer-Forschende haben im Projekt ORka3D ein Verfahren entwickelt, das die Ermüdungsfestigkeit von Schweißnähten anhand ihrer tatsächlichen Geometrie bewertet. Ziel ist, Bauteile bedarfsgerechter auszulegen und Material einzusparen.

Jede Schweißnaht ist ein Unikat und besitzt am Übergang zum Grundwerkstoff eine geometrische Kerbe, von der aus die meisten Ermüdungsrisse ausgehen. Weil diese Kerbe je nach Schweißverfahren, Brennerführung und selbst der Tagesform des Schweißers individuell ausfällt, behelfen sich Regelwerke bislang mit einem pauschalen Sicherheitsabschlag: Sie unterstellen grundsätzlich die ungünstigste zulässige Geometrie. Die tatsächliche, oft deutlich bessere Qualität der gefertigten Naht bleibt unberücksichtigt. Die Folge sind eine dauerhafte Überdimensionierung von Bauteilen mit mehr Materialeinsatz als nötig und ein bislang ungenutzter enormer Hebel für Ressourceneinsparungen.
Im Verbundprojekt ORka3D „Optimierung des Ressourceneinsatzes bei Schweißkonstruktionen durch die automatisierte in-line Lebensdauerbewertung auf Basis von 3D-Scans“ hat ein Konsortium unter Federführung des Fraunhofer-Instituts für Werkstoffmechanik IWM ein Verfahren entwickelt, das die reale Schweißnahtoberfläche per 3D-Scan erfasst und daraus automatisiert eine bauteilspezifische Lebensdauerprognose ableitet, statt diese wie bisher anhand pauschaler Kerbfallklassen abzuschätzen.„Die geometrische Kerbe am Nahtübergang ist seit Jahrzehnten als Schwachstelle bekannt, blieb aber bislang ungelöst, weil jede Naht geometrisch einzigartig ist. Mit hochauflösenden 3D-Scans und neuronalen Netzen können wir diese Individualität erstmals objektiv erfassen und bewerten –die Auslegung geschweißter Strukturen könnte damit sehr viel materialsparender werden“, erklärt Projektleiter Dr. Jan Schubnell vom Fraunhofer IWM.

So funktioniert die Methode

Ein 3D-Scanner erfasst die Nahtoberfläche mit einem Bildpunktabstand von bis zu 5 Mikrometern. Ein Algorithmus extrahiert daraus automatisiert zentrale Geometrieparameter, insbesondere den bislang normativ vernachlässigten Nahtübergangsradius. Ein künstliches neuronales Netz leitet daraus die individuelle Kerbformzahl und eine bauteilspezifische Lebensdauerprognose ab, statt pauschale Kerbfallklassen (sogenannte FAT-Klassen) anzusetzen. Validiert wurde das Verfahren an rund 400 Prüfkörpern sowie an Realstrukturen wie Rohrknoten und Kranauslegern.Mit der datenbasierten Bewertung der Ermüdungsfestigkeit könnte die Kerbfallklasse von FAT90 auf bis zu FAT140 angehoben werden, was einer Blechdickenreduktion von bis zu 40 Prozent und eine Halbierung der Schweißzeit entspricht. Und das bei gleichbleibender struktureller Sicherheit, da der Nachweis auf individuellen Messdaten statt auf pauschalen Sicherheitsabschlägen beruht.

Mehrere 100.000 Tonnen Stahl und mehrere Millionen Tonnen CO₂ einsparen

Besonders deutlich zeigt sich das Potenzial am Beispiel der Windenergie: Bei einer 10-Megawatt-Offshore-Anlage mit einem Turmgewicht von rund 600 Tonnen lassen sich durch optimierte Nahtbewertung etwa 180 Tonnen Stahl einsparen, ohne Sicherheitseinbußen. Beim geplanten Ausbau der Offshore-Windkapazität auf 30 Gigawatt bis 2030 summiert sich dies auf bis zu 360.000 Tonnen Stahl und eine CO₂-Einsparung in Millionenhöhe.Die Projektpartner arbeiten daran, die Ergebnisse über die Mitarbeit in Fachgremien in Regelwerke zu bringen, mit dem Ziel, die konservativen FAT-Klassen-Konzepte um eine individuelle, datenbasierte Bewertung zu erweitern.Die Methodik betrifft auch den Brücken- und Kranbau sowie den Baumaschinensektor, Branchen, in denen in Deutschland jährlich viele Millionen Tonnen Stahl verarbeitet werden.