Tribologisches Prognosemodell für Gleitlackanwendungen

AUFGABENSTELLUNG

Im Innenraum von Kraftfahrzeugen werden reibungsmindernde Beschichtungen in Form von Gleitlacken auf elastomere Dichtungsmaterialien, Leder und Kunstleder aufgebracht, um so vorzeitigen Verschleiß und reibungsbedingte Geräusche zu verhindern. Die Sicherstellung dieser Funktionalität erfordert derzeit umfangreiche Trial-and-Error-Messungen im Rahmen der laufenden Produktoptimierung. Aufgrund der komplexen Zusammensetzung der Beschichtung und der vielfältigen Belastungsbedingungen verhalten sich Gleitlacke bei diversen Reibpartnern, Untergründen oder Belastungsbedingungen völlig unterschiedlich. Die bislang nicht vollständig geklärten Wechselwirkungen der mit Gleitlack beschichteten Reibpartner erschweren eine gezielte Produktoptimierung hinsichtlich Reibungsminimierung sowie die zuverlässige Auswahl geeigneter Produktkombinationen. 
Die Funktionalität des Gleitlacks unter verschiedenen Bedingungen (Druck, Geschwindigkeit) hängt auch von dessen Zusammensetzung ab. Besonders die räumliche Verteilung der Beschichtungsbestandteile, insbesondere der Feststoffpartikel, kann ein entscheidendes Kriterium für die Funktionalität der Beschichtung sein. In den bisherigen Reibmodellen werden homogene Materialoberflächen behandelt. Daher besteht der Bedarf an der Analyse und Erstellung von Modellen, welche das Reibverhalten unter Berücksichtigung der 3-dimensionalen Kontakteigenschaften inhomogener Oberflächen beschreiben.

 

PROJEKTZIEL | ARBEITSHYPOTHESE

Das Ziel dieses Forschungsprojekts besteht darin aufzuklären und zu beschreiben, inwieweit die räumliche Ausprägung der lokalen Eigenschaften flexibler, beschichteter Materialien (Adhäsion, Topografie, Deformation) bei kontaktierenden Oberflächen zu einem in Abhängigkeit der Belastung (Normalkraft, Geschwindigkeit) spezifischen Reibungsverhalten führt. Daraus soll ein datengestütztes Prognosemodells abgeleitet werden, welches die Kompatibilität hinsichtlich Reibkraftminderung und Stick-Slip-Freiheit zweier Reibpartner auf Basis ihrer 3D-Oberflächenstruktur sowie der mechanischen und chemischen Eigenschaften quantifiziert. Hierzu werden sowohl klassische mathematische Methoden als auch Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) eingesetzt.

NUTZEN | AUSBLICK

Um sich im asiatisch-dominierten Wettbewerb der Lackindustrie behaupten zu können, spezialisieren sich die kleinen und mittelständischen Unternehmen in Deutschland auf bestimmte Funktionslacke, wie etwa den Gleitlack. Die während des Vorhabens erzielten Ergebnisse zur Verbesserung des Reibverhaltens der Materialien durch die Analyse der Materialeigenschaften sollen dazu dienen, den wachsenden Bedarf an innovativen, langlebigen Materialien zu decken, somit die Produktqualität zu erhöhen und gleichzeitig die Herstellungskosten zu senken. Dies unterstützt ebenso den Gedanken der Nachhaltigkeit.