Die Weiterentwicklung von FiVer zu „V2“ erfolgte am SKZ in enger Zusammenarbeit mit der Industrie und auf Basis unzähliger Messungen. Die systematische Sammlung von Fragen und Anregungen seit dem Launch vor zehn Jahren ermöglichte es außerdem, Verbesserungspotentiale zur Erhöhung der Präzision bei gleichzeitiger Reduzierung von Streuungen zu erarbeiten. Lange, gebogene und überkreuzt liegende Fasern werden nun dank verbesserter Algorithmen noch zuverlässiger automatisch erkannt. Die Präzision der Ergebnisse steigt durch erweiterte Bildaufbereitungs- und Kalibriermöglichkeiten deutlich. Die entscheidendste Neuerung ist jedoch der Analyse-Autopilot, der sogenannte „FiVer 1, 2, 3 – Assistent“, mit dem die notwendigen Auswertungsschritte für eine Liste von Probenscans automatisiert abgearbeitet werden können. Dabei kommt eine maximal vereinfachte, alternative Benutzeroberfläche zum Einsatz, die mit lediglich drei schnellen Klicks zum Ziel führt.
Die Entwicklung von FiVer
FiVer wurde ursprünglich für ein Kooperationsprojekt entwickelt, bei dem sehr viele langglasfaserverstärkete Materialproben kurzfristig hinsichtlich Ihrer Faserlängenverteilung zu analysieren waren. Verfügbare Systeme lieferten jedoch keine hinreichend genauen Ergebnisse, da Fasern, die von der thermoplastischen Matrix durch Veraschen befreit wurden, ab einer gewissen Länge verfilzt, gebogen und vor allem überkreuzt vorliegen. Hinzu kam, dass in einer Probe mehrere 100.000 Einzelfasern enthalten waren. Die damalige Praxis war, die Faserprobe durch unterschiedlich feine Siebe und Messung der „Masseanteile“ zu fraktionieren oder die Probe auf wenige 100 Einzelfasern zu verdünnen. Gängige Softwareprodukte benötigten zudem Unterstützung durch den Nutzer, der die Fasern in den aufgenommenen Bildern mit Mikroskop oder Scanner händisch nachverfolgen musste.
Diese langsame, statistisch ungenaue und personalintensive Methode war daher nicht für präzise Analysen geeignet und es entstanden vor zehn Jahren die ersten intelligenten Faser-Erkennungsalgorithmen im SKZ. Durch die enge Zusammenarbeit mit Partnern verbreitete sich die Kenntnis über FiVer schnell und aus der ursprünglich internen Lösung entwickelte sich ein neuer Standard für die Analyse der Faserlängenverteilung. Aufgrund der einfachen Handhabung, der hohen statistischen Sicherheit und der schnellen Verfügbarkeit der Ergebnisse, ist FiVer mittlerweile nicht nur in Hochschulen und Forschungseinrichtungen, sondern auch bei Rohstoffherstellern und in Spritzgießbetrieben weltweit vertreten.
Vorteile langfaserverstärkter Bauteile
Faserverstärkte Kunststoffe sind heute aus vielen Anwendungen nicht mehr wegzudenken. Dabei kommen immer mehr langgfaserverstärkte Materialien bei hochbeanspruchten Produkten zum Einsatz, um entscheidende Bauteileigenschaften nochmals deutlich zu verbessern. Für die Beurteilung der Qualität und Wirksamkeit der Faserverstärkung ist die genaue Kenntnis der im Bauteil vorhandenen Faseranteile, der Faserorientierung und der Faserlängenverteilung zwingend erforderlich. Die resultierende Faserlängenverteilung beeinflusst die thermischen und mechanischen Bauteileigenschaften sowie Schwindung und Verzug. Vor allem längere Fasern können signifikant die Bauteilfestigkeit und -zähigkeit steigern. Die exakte Information über die Faserlängen im realen Bauteil oder an definierten Schnittstellen wird beispielsweise genutzt
- um Korrelationen zu mechanischen und thermischen Eigenschaften bzw. Bauteileigenschaften herzustellen,
- zur Optimierung von Verarbeitungsprozessen bzw. Prozessparametern,
- zur Optimierung des Anguss- bzw. Heißkanalsystems,
- zur Qualitätssicherung von Bauteilen,
- für präzisere Simulationsergebnisse,
- für Verfahrens- und/oder Materialvergleiche.
Das SKZ beantwortet gerne Anfragen zu Faserlängenmessungen und allgemeine Fragen zur Software FiVer.
Das SKZ ist Mitglied der Zuse-Gemeinschaft. Diese ist ein Verbund unabhängiger, industrienaher Forschungseinrichtungen, die das Ziel verfolgen, die Leistungs- und Wettbewerbsfähigkeit der Industrie, insbesondere des Mittelstandes, durch Innovation und Vernetzung zu verbessern.
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