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Batterie-Forschungsprojekt an der HS Aalen: IMFAA-Doktorand Andreas Kopp nutzt 3D-Analysemethoden und maschinelles Lernen.
Hochschule Aalen, Thomas Klink

Batterie-Forschungsprojekt an der HS Aalen: IMFAA-Doktorand Andreas Kopp nutzt 3D-Analysemethoden und maschinelles Lernen.

Forschende der Hochschule Aalen haben gemeinsam mit anderen Akteuren aus Wissenschaft und Industrie ein deutschlandweites Projekt zu Zellstapelbildung gestartet. Das Forschungsprojekt „ProMoBatt“ (Prozessmodellierung zur Optimierung der Batteriezellfertigung) wird mit rund 305.000 Euro vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz gefördert und läuft bis Februar 2026.

Ziel des Projekts ist es, mithilfe modernster 3D-Analysemethoden und maschinellem Lernen, die Prozessschritte der Fertigung einer Batteriezelle zu optimieren. Laut den Forschenden gibt es bei der Fertigung von Batteriezellen bisher unbekannte Wirkzusammenhänge, welche verhindern, Batteriezellen für den globalen Markt effizient und wirtschaftlich in hohen Stückzahlen fertigen zu können.

Analyse und Optimierung der Zellstapelbildung

„Jede Li-Ionen-Zelle besteht aus einer negativen und einer positiven Elektrode. Zwischen den Elektroden befinden sich zum einen der ionenleitende Elektrolyt, der den notwendigen Ladungsaustausch ermöglicht, und der Separator, der die elektrische Trennung der Elektroden gewährleistet. Die einzelnen Komponenten kann man sich wie dünne Folien vorstellen, die zum Bau einer Zelle gestapelt oder gewickelt werden. Wir wollen uns unter anderem genau anschauen, wie die Stapel aufeinander liegen, ob und wie beispielsweise ein Versatz entsteht“, erklärt Andreas Kopp, Doktorand am Institut für Materialforschung (IMFAA) an der Hochschule Aalen.

Zur Analyse der Zellstapelbildung kommen im Rahmen des Projekts 3D-Computertomographieaufnahmen zum Einsatz, die eine hochauflösende, räumliche Analyse der Stapelqualität, der Mikrostruktur und beispielsweise der Elektrodenposition liefern. Beim Machine Learninghilft die künstliche Intelligenz den Forschenden dabei, die Daten auszuwerten und ggf. bisher unbekannte Wirkzusammenhänge zu erkennen.

Das Projektkonsortium besteht aus einem Team der Hochschule (HS) Aalen, Wissenschaftlern des Karlsruher KIT sowie der TU Berlin und Akteuren aus der Industrie (Jonas & Redmann Automationstechnik GmbH, Carl Zeiss Industrielle Messtechnik GmbH, Custom Cells Itzehoe GmbH, BST GmbH, J. Schmalz GmbH und Siemens AG).

Projektziel ist, bis Februar 2026 innovative, technische Lösungen für die Bereiche der Materialbahnführung, der Greif- und Handhabungstechnik sowie der Qualitätssicherung zu finden und in einem Anlagensetup konkret umzusetzen.

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