Antingen stödjer din webbläsare inte javascript, eller är javascript inaktiverat. Denna webbplats fungerar bäst om du aktiverar javascript.

Projektet stärker den svenska flygmotorindustrins konkurrenskraft genom att vidareutveckla en DED-metod för storskaliga komponenter inom fossilfri framdrivning. Målet är att minska kostsamma trial-and-error-processer genom att förbättra den prediktiva förmågan och därigenom spara tid, energi och material. En systematisk FE-modell av elektromagnetiska och termomekaniska fält möjliggör noggrann prediktering av temperaturförlopp, spänningar och deformationsutveckling, vilket leder till betydligt färre in-situ deformationer och defekter. Projektet utvecklar validerade analysverktyg som krävs för cirkulära materialflöden, minskad förbrukning och hållbara leveranskedjor. Den genererade numeriska och experimentella datan kommer att stödja fysikinformerad maskininlärning (PIML/AI) för robust DED. Konsortiet består av forskningsaktörer, specialiserade SME:er och slutanvändare, lett av GKN Aerospace Sweden, där RISE och Hexagon utvecklar FE-modeller och Högskolan Väst ansvarar för experimentell validering.

Forskningsområde

  • Teknik
  • Maskinteknik

Forskningsmiljö / Institution

  • Primus (KK-miljö)
  • Institutionen för ingenjörsvetenskap

Projektledare

Forskningspartner

  • RISE
  • GKN Aerospace Sweden AB
  • Hexagon
  • Cascade

Forskningsfinansiär

  • Vinnova

Projekttid

2025 - 2027

Senast uppdaterad