Innovative Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI) sollen die Entwicklungszeit von Flugzeugen verkürzen

Gut Ding will Weile haben, lautet ein oftmals bemühtes Sprichwort. Doch
das muss nicht sein! Denn eine kürzere Entwicklungsdauer bei der
Produktentwicklung spart nicht nur Zeit und Kosten, sondern führt ebenso
zu einer erhöhten Wettbewerbsfähigkeit. Erreicht werden kann dies durch
effizientere und schnellere Prüfungsprozesse. Bei der Flugzeugentwicklung
und -zertifizierung tragen die Ermüdungsversuche (EF) am Gesamtflugzeug
wesentlich zur Dauer des Entwicklungsprojekts bei. Ziel ist es, die Zeit
vom Projektstart bis zur Zertifizierung von etwa acht auf fünf Jahre zu
verkürzen.

Im Vorhaben »F-REE« – Fraunhofer-Gesellschaft-RapidEF Enablers – sollen
innovative KI-Verfahren entwickelt, optimiert und in industrieller
Umgebung eingesetzt werden. Schwerpunktmäßig sollen die Prüfprozesse
beschleunigt und deren Zuverlässigkeit deutlich verbessert werden. Auch
wird dadurch eine zeitintensive manuelle Interpretation der
aufgezeichneten Daten vermieden.

Aktuell befindet sich die industrielle Welt in einem Umwälzungsprozess –
beschrieben durch den Begriff Industrie 4.0 (I4.0). Die moderne digitale
zerstörungsfreie Prüfung umfasst innerhalb der I4.0 die Aspekte der
robotergestützten Inspektion sowie die Bewertung der Produktintegrität. In
dem vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK)
geförderten Verbundvorhaben werden innovative Algorithmen der künstlichen
Intelligenz entwickelt, mit denen die Fehlererkennung basierend auf
multimodalen ZfP-Daten ermöglicht wird. Optische, thermische und
Deformationsmessungsverfahren werden zusammengeführt und interpretiert. So
wird eine zeitaufwändige manuelle Interpretation der ZfP-Daten erleichtert
und oftmals ganz ersetzt. »Durch die Minimierung der menschlichen
Einflüsse werden die Prüfungsprozesse effizienter und schneller, was
letztendlich zu einer höheren Wettbewerbsfähigkeit führt«, erläutert Prof.
Ahmad Osman, verantwortlicher Projektleiter am Fraunhofer IZFP.

Diese innovativen Ansätze werden im Projekt zur Verkürzung der
Versuchsphasen genutzt: Zum einen »erklärbare KI-Modelle« für eine
nachvollziehbare multimodale ZfP-Datenauswertung, zum anderen
automatisierte Überwachungs- und Inspektionsverfahren im laufenden
Betrieb. Dazu werden die kontinuierlich erfassten Daten in Echtzeit
analysiert. Schäden am Flugzeugrumpf werden so mittels künstlicher
Intelligenz frühzeitiger erkannt und bewertet. KI-Algorithmen,
insbesondere Deep Learning, haben sich in den letzten Jahren als
Schlüsseltechnologie für die komplexe Datenanalyse herausgestellt. Ihr
Einsatz für die automatisierte Qualitätssicherung im Zusammenhang mit ZfP-
Verfahren, insbesondere in der Luftfahrt, hat sich bisher nicht etabliert.

Für das Projekt beschäftigt sich das Fraunhofer IZFP mit der Verkürzung
der Stillstandzeit. Dabei wird auf Unterbrechungen des Versuchsbetriebs
für Inspektionen und Reparaturen verzichtet. Notwendig ist dazu eine
ständige Kenntnis über den aktuellen Zustand des Prüfobjekts: Dieser
sogenannte »digitale Zwilling« wird durch kontinuierlich messende
Datenerfassungssysteme ermöglicht. Virtuelle Sensoren, multikamerabasierte
3D-Verformungsmesssysteme werden mit optischen, thermographischen und
akustischen Verfahren kombiniert und in ein Gesamtsystem integriert. Die
Überlagerung dieser Messdaten zusammen mit Material- und Prozessparametern
bilden den digitalen Zwilling.

Modernere Techniken, neue Konzepte, neue Designs

»Die Stillstandzeiten eines Ermüdungsversuchs im ersten Flugzeugleben
sollen um 80 Prozent reduziert werden. Die Attraktivität ergibt sich aus
dem Einsatz automatisierter Verfahren, die einen unterbrechungsfreien
Betrieb ermöglichen«, so Prof. Ahmad Osman.

So soll mithilfe eines sogenannten »RapidEF-Prozesses« eine signifikante
Beschleunigung des Gesamtflugzeug-Ermüdungsversuchs erreicht werden.
Hierbei wird das erste Flugzeugleben ohne Unterbrechungen mit
höchstmöglicher Versuchsgeschwindigkeit simuliert. Die Versuchsergebnisse
stehen zudem bereits vor dem Erstflug zur Verfügung. Dieses Projekt
schafft Voraussetzungen, um in allen Phasen des Versuchs deutliche
Verkürzungen zu erreichen.

Auch wird die zeitliche Genauigkeit der Daten gesteigert. Durch ein
systemübergreifendes Datenmanagementsystem können große Datenmengen in
Echtzeit verarbeitet werden. Eine weiterführende Schadensrekonstruktion,
eine direkte Überführung in den digitalen Zwilling und eine automatische
numerische Analyse ermöglichen eine Bewertung in Echtzeit.