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Textil und Papier – Zwei Welten mit vielen Gemeinsamkeiten: Hohe Altersstrukturen, viel personengebundenes Prozess- und Anlagenwissen, Anlagen aus den 90ern und hohe Energiebedarfe...Doch die Chance ist groß: Bereits installierte Steuerungssysteme zur Produktionsüberwachung sind eine gute Grundlage, um mit vorangeschrittenen Techniken der Digitalisierung die Anlagenverfügbarkeit zu steigern und Energie- sowie Betriebskosten zu senken. Das passt perfekt in die Nachhaltigkeits- und Digitalisierungsbestrebungen beider Industrien! Die Digitalisierung ist eines der Leitthemen des Instituts für Textiltechnik der RWTH Aachen University (ITA). Eine Vielzahl an Forschungs- und Industrieprojekten wurden bereits in der Textilindustrie erfolgreich abgeschlossen. In Zukunft werden auch maßgeschneiderte Lösungen für die Papierindustrie entwickelt. Es folgt eine Kurzvorstellung des ITAs.

Im Bereich von Industrie 4.0 wurden in den vergangenen Jahren große Fortschritte erzielt. Insbesondere für KMU – auch in der Vliesstoffbranche – ist es schwierig, Schritt zu halten. Dieser Artikel geht auf die Schwierigkeiten von KMU ein und zeigt Lösungen auf, wie diese gemeinsam mit Partnern aus der Forschung überwunden werden können.

Im Rahmen des Projekts NaturePerformance werden Naturfasern (NF) und ihre Eigenschaften, insbesondere die Fluktuation innerhalb der mechanischen Eigenschaften, untersucht. Auf Basis der Eigenschaften der NF soll die Auslegung der Endbauteile erleichtert und effizienter gestaltet werden. Dabei wird die am häufigsten verwendete Prozesskette mit den in Europa und Deutschland heimischen Fasern Hanf und Flachs verwendet.

Die erste ZELLCHEMING Expo in Präsenz seit Beginn der Corona-Krise – Ein voller Erfolg! Hunderte Aussteller, tausende BesucherInnen und das Institut für Textiltechnik der RWTH Aachen University, kurz ITA, mittendrin! Autoren: Rosario Othen (rosario.othen@ita.rwth-aachen.de); Christian Möbitz; Frederik Cloppenburg; Thomas Gries

Coir fibres, a byproduct of the coconut industry, have high performance qualities but are difficult to process by conventional textile methods. The purpose of the research is to combine the processibility of hemp and flax with the high-performance properties of coir to create a composite product worthy of industrial applications. The evaluation of coir fibre-reinforced composites focuses on the processibility of the coir fibre into a nonwoven, how well it interfaces with polylactic acid and an analysis of how the mechanical properties of the final product change when mixing coir with hemp and flax. The results show that the hybrid samples outperformed most of the researched values for coir composites, despite the reduced properties of control samples as in comparable research. Adding just 10% of either flax or hemp dramatically increased the mechanical properties compared to the pure coir–polylactic acid composite.

Modeling and simulation has become an important part in textile engineering. The setup of the models mostly requires deep knowledge of the product, material, and process. Hence the choice of the modeling technique and the model parameters is different for every application. In this chapter, two case studies for modeling and simulation in textile engineering are presented. The first case study focusses on a complex textile production process, the production of nonwovens from staple fibers using the carding process. The influences of the carding parameters on the product quality are highly complex. Therefore, it is impossible to build a white-box model for the process, and a modeling technique using neural networks is chosen. The second case study focusses on a technical textile for heat protection purposes. The heat transport properties of multilayer heat protection textiles with phase changing material layer are simulated under the influence of contact heat with a simplified model.

Das Krempelverfahren ist das bedeutendste Verfahren zur Herstellung von Vliesstoffen aus Fasern endlicher Lange (Stapelfasern). Die Qualitatsparameter von Vliesstoffen werden von einer Vielzahl an Eigenschaften des Rohmaterials, den Produktionseinstellungen sowie den Umgebungsbedingungen hochkomplex beeinflusst. Insbesondere die Einstellung der Krempel hat einen enormen Einfluss auf die Qualitat des Vliesstoffes. Um Monetarisierungseffekte in der Vliesstoffproduktion zu realisieren, wird die Krempel mithilfe maschineller Lernverfahren unter technischen und wirtschaftlichen Gesichtspunkten optimiert. Dazu werden die Einflusse auf die resultierende Vliesqualitat und die Produktionskosten ermittelt und ein Messsystem entwickelt, das alle Variablen wahrend der Produktion erfasst. Die Wirkung der Einflussgrosen auf die Zielgrosen Produktqualitat und Produktionskosten werden mithilfe maschineller Lernverfahren modelliert. Aufbauend auf den entwickelten Modellen wird eine Simulation entwickelt, die die erwartete Produktqualitat und den erwarteten Energiebedarf bei unterschiedlichen Einstellungen simuliert. Fur jeden Einstellpunkt werden die spezifischen Produktionskosten berechnet, die bei gegebenen Einstellungen erwartet werden. Ein Optimierungsalgorithmus nach der e-constraint-Methode sucht die Simulationsergebnisse systematisch ab und wahlt diejenige Einstellung, bei der die geforderte Mindestqualitat erreicht wird und die Produktionskosten am niedrigsten sind.

The warp tension is a critical variable of the weaving process. If the warp tension is too high or too low, the weaving process will be interrupted. In order to find a suitable setting for the weaving machine, the experience of the operator is needed. Self-optimization routines can support the operator in finding optimal settings. Within this paper, the model-based self-optimization of the weaving process developed at Institut fur Textiltechnik der RWTH Aachen University is presented. The self-optimization routine uses an automatic design of experiment to generate data for a full quadratic regression model of the characteristic values of the warp tension. Three weighted quality criteria are used to optimize the machine settings within given boundaries. An improvement is proposed by integrating the vertical warp stop motion position as a factor with high impact on the warp tension. The vertical warp stop motion position is automated and integrated into the optimization process. The adjusted routine is validated on an air jet weaving machine. The test results show that the integration of the warp stop motion position into a self-optimization routine leads to a 35% reduction of tension in the warp yarns. Compared to the existing routine, the integration of the warp stop motion position leads to a 23% higher effect on the warp tension as the target value of the optimization. The statistical validation shows that the quality of the used regression model is high. The described system also reduces the setup time of a weaving machine. Economically, the improvements mean a reduction of production costs by 22%, when producing small lot sizes. The system therefore contributes to the competitiveness of weaving mills in high-wage countries.

Actuators 4(1), 2-16 (2015). doi:10.3390/act4010002, Published by MDPI, Basel

17th World Textile Conference AUTEX 2017 - Shaping the Future of Textiles : 29-31 May 2017, Corfu, Greece 17th World Textile Conference AUTEX 2017 : Textiles - Shaping the Future, AUTEX 2017, Corfu, Greece, 29 May 2017 - 31 May 2017; London [u.a.] : Institute of Physics, IOP conference series / Materials science and engineering, 254, 132001, 1-4 (2017). doi:10.1088/1757-899X/254/13/132001, Published by Institute of Physics, London [u.a.]