Ein technisches Textil wird auf einen Beispielkörper aufgezogen (links). In der Simulation zeigt sich, wie sich das Textil streckt und über die Körperoberfläche gleitet (rechts).
Fraunhofer ITWM
Kompressionsverbände, Schutzwesten oder Bezüge von Autositzen müssen vielfältige Anforderungen erfüllen. Simulationen helfen dabei, solche technischen Textilien für ihren jeweiligen Einsatz zu optimieren.
Technischen Textilien müssen unterschiedliche Ansprüche erfüllen. Kompressionsverbände etwa sollen Druck auf das menschliche Gewebe ausüben, die Dehnbarkeit des Stoffs muss stimmen. Materialien für Schutzwesten brauchen eine vorgeschriebene Biegesteifigkeit: Prallt etwas dagegen, soll der Stoff den Träger schützen und nicht nachgeben. Textilien für Autositze müssen strapazierfähig sein, vor allem an den Kanten.
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Die Hersteller haben dabei zwei grundlegende Stellschrauben, über die sie die Eigenschaften einstellen können: die Garne sowie die Struktur, über die die einzelnen Garne miteinander verbunden sind – etwa spezielle Webmuster oder Flechtvarianten. Die mechanischen Eigenschaften der Garne lassen sich relativ leicht mit den klassischen Methoden der Werkstoffprüfung feststellen. Schwieriger hingegen ist es, eine Aussage über die Eigenschaften des Gewebes zu treffen. In der Regel werden Gewebe zunächst produziert und dann stichprobenartig untersucht. Auf diese Weise ist es unmöglich, mit verschiedenen Garnen alle denkbaren Muster probeweise herzustellen.
Durchgängige Simulation statt Stichproben
Forscher des Fraunhofer-Instituts für Techno- und Wirtschaftsmathematik (ITWM) in Kaiserslautern haben nun eine Simulations-Methode entwickelt, um die Eigenschaften der Textilien zu optimieren: Als Ausgangsbasis dienen ihnen die Parameter, die sie von den Herstellern erhalten. Diese beziehen sich jedoch vor allem auf die Garne; nur wenige Hersteller können die Kontakteigenschaften im Gewebe bestimmen. Daher nehmen die Forscher vor der Simulation im Rechner Messungen an ausgewählten realen Stoffstücken vor, vergleichen diese mit den Simulationen und passen die Parameter so an, bis sich die Ergebnisse aus Simulation und Experiment entsprechen. „Wir berechnen die beste Konfiguration“, sagt Julia Orlik: „Nehmen wir als Beispiel die Form einer Masche. Sie gleicht ein wenig einem griechischen Ω. Nun kann man dieses Ω länger und schmaler machen, oder aber kürzer und breiter. Wir verändern die Maschenform kontinuierlich und schauen, welche Auswirkungen das auf das gesamte Gewebe hat.“