Das Resin Transfer Moulding (RTM) Verfahren ist ein Herstellungsprozess für faserverstärkte Verbundwerkstoffe, bei dem Harz in eine geschlossene Form injiziert wird. Da in dem Verfahren komplexe Bauteile mit hoher Qualität hergestellt werden, wird es in vielen Branchen wie der Luft- und Raumfahrt, dem Automobilbau und dem Schiffbau eingesetzt. Dennoch bestehen weiterhin Schwierigkeiten und Herausforderungen, um den Prozess effizienter und robuster zu gestalten.

Da die Herstellung von komplexen Formen und Werkzeugen, in denen das Bauteil im RTM Prozess gefertigt wird, sowohl teuer als auch zeitaufwendig sein kann, müssen die Werkzeuge sorgfältig ausgelegt sein. Häufig basiert die Auslegung dieser Werkzeuge immer noch auf Erfahrungswissen und es sind mehrere Iterationsschleifen nötig, um ein optimales Werkzeugkonzept zu entwickeln. Ohne eine gut ausgelegte Form ist die Fertigung von hochqualitativen Bauteilen nicht möglich.

Die gleichmäßige Verteilung des Harzes in der Form während des Injektionsprozesses ist für die Qualität des späteren Bauteils essentiell. Lufteinschlüsse, die während der Injektion entstehen und ggf. von außen nicht erkannt werden, führen zu einer Schwächung des Materials. Die Vorhersage der Fließwege ist daher für die Verbesserung des Prozesses notwendig. Bei komplexen Bauteilen mit sich ändernden Dicken und Faservolumengehalten ist dies jedoch keine triviale Aufgabe. Aufgrund des zeitlichen Aufwands von FEM-Simulationen kann nur eine begrenzte Zahl an Variationen betrachtet werden. Die Optimierung des Prozesses soll daher durch ein Surrogate-Modell durchgeführt werden. Das Surrogate-Modell basiert auf den Konzepten des maschinellen Lernens und wird mit den Daten der FEM-Simulationen trainiert.

Zukünftig soll das Modell so weiter entwickelt werden, dass es für die Qualitätsüberwachung in Zusammenarbeit mit Sensorik eingesetzt werden kann.