Experimentelle Bestimmung von signifikanten Einflussfaktoren auf die Herstellung von ultradünnen kohlenstofffaserverstärkten Laminaten im T-RTM Verfahren

Faserverstärkte Thermoplaste haben in den letzten Jahren aufgrund ihres Leichtbaupotenzials, ihrer Recyclingfähigkeit und ihrer funktionalen Anpassungsfähigkeit zunehmend an Bedeutung für die industrielle Leichtbauweise gewonnen. Durch ihre Vielzahl an Vorteilen werden diese zunehmend attraktiv für elektronische Anwendungen. Insbesondere Smartphones der nächsten Generation erfordern ultradünne, mechanisch robuste und thermisch funktionale Strukturkomponenten, die ressourceneffizient und skalierbar hergestellt werden können.

Die Herstellung von Bauteilen im T-RTM Prozess ist seit einigen Jahren Thema mehrerer Forschungsprojekte. Bis heute konnte sich der Prozess aufgrund seiner Komplexität noch nicht in der Industrie etablieren. Die Vielzahl an Einflussgrößen und deren Wechselwirkungen auf die Bauteilqualität und Prozessrobustheit stellen wesentliche Herausforderungen dar.

Im Rahmen dieser Arbeit sollen die Einflussgrößen auf den Prozess für Laminate mit einer Dicke < 150 µm untersucht werden. Dafür sollen diese zunächst theoretisch ermittelt werden. Die relevantesten Einflussgrößen werden im Anschluss mittels einer statistischen Versuchsplanung experimentell untersucht. Die dabei hergestellten Probekörper werden zur weiteren Bewertung charakterisiert. Hierbei steht die am Fraunhofer ICT verfügbare Infrastruktur (z. B. Prüfstände, Mess- und Charakterisierungssysteme) sowie die vorhandene Expertise zur Verfügung.

Ziel ist es, daraus die signifikanten Faktoren zu identifizieren und somit eine Grundlage für eine nachfolgende detaillierte Betrachtung und Optimierung zu schaffen.

Die Arbeit beinhaltet folgende Punkte:

• Einarbeitung in die Thematik des T-RTM Prozesses
• Erstellung einer Übersicht der wesentlichen Einflussgrößen auf den T-RTM Prozess zur Herstellung von Laminaten mit einer Dicke < 150 µm.
• Planung, Durchführung und Auswertung von T-RTM Versuchen unter Verwendung geeigneter statistischer Methoden in enger Zusammenarbeit mit der betreuenden Wissenschaftlerin
• Betrachtung einzelner Prozess- und Materialgrößen (z.B. Temperatur, Druck, etc.) für das erweiterte Prozessverständnis
• Darstellung und Interpretation signifikanter Einflussgrößen und potenzieller Wechselwirkungen
• Ableiten eines optimalen Prozessfensters als Grundlage für eine Optimierung