Alpine Inspiration für innovative Holzmaterialien
Technik,
29.04.25
Claudia Stieglecker
Holz lässt sich parallel zur Faser mit minimalem Energieaufwand und praktisch ohne Verluste spalten. Foto: Empa
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Die traditionelle Schindelherstellung hat Forschende der Schweizer Eidgenössischen Materialprüfungs- und Forschungsanstalt Empa und der ETH Zürich dazu angeregt, neuartige Holzwerkstoffplatten aus gespaltenen Holzstäben zu entwickeln.
Klassisch werden Schindeln aus Holzstammsegmenten von Hand gespalten, industrielle Verfahren setzen auf pneumatische Spaltwerkzeuge – Holz lasse sich parallel zur Faser mit minimalem Energieaufwand und praktisch ohne Verluste spalten, was die Schnittholz-Ausbeute erheblich erhöhe, heißt es. In der klassischen Schindelproduktion wird allerdings meist ausgewähltes hochwertiges Nadelholz verwendet. Dank eines KI-optimierten Verfahrens sollen diese Platten künftig für tragende Bauteile infrage kommen – selbst, wenn sie aus Holzarten und Baumstämmen geringerer Qualität bestehen.
ZWEISTUFIGER PROZESS
Um das Verfahren für Laubholzarten geringerer Qualität anzupassen und längere Stäbe zu spalten, setzen die Forschenden auf einen zweistufigen Spaltprozess. Zunächst werden flächige Elemente getrennt, die anschließend zu Holzstäben in der gewünschten Abmessung weiterbearbeitet werden. Im Labormaßstab adaptierten die Forschenden dafür eine Apparatur zum Spalten von Feuerholz: Dank eines mehrschneidigen Spaltkopfes lassen sich so bei einem Spaltvorgang gleich mehrere Bretter oder Stäbe gleichzeitig herstellen.
Holzschindeln prägen das Bild von Dächern und Fassaden im Alpenraum – und werden seit Generationen von Hand gefertigt. Foto: Empa
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KÜNSTLICHE INTELLIGENZ
Der Spaltprozess produziert Holzstäbe in Faserrichtung, ohne dass die steifen und festen Fasern angeschnitten werden. Die unregelmäßige Form der Stäbe stellt jedoch eine Herausforderung dar: Hier kommt die KI ins Spiel. Ein automatisiertes Kamerasystem erfasst hochaufgelöste Bilder jedes Holzstabs, die in ein neuronales Netzwerk eingespeist werden. Mit künstlicher Intelligenz können wichtige Holzeigenschaften wie Steifigkeit für jeden Stab bestimmt werden, unabhängig von Form, Größe oder Holzart. Ziel ist es, mit den maschinellen Lernalgorithmen möglichst viele Daten über jedes einzelne Stück Holz zu generieren, um es optimal für Holzwerkstoffe mit definierten Eigenschaften einsetzen zu können.
GROSSES POTENZIAL
Die ersten Platten wurden gepresst, ohne die Holzstäbe vorab zu sortieren und gezielt anzuordnen. Und bereits da zeige sich das Potenzial der hergestellten Demonstratoren, so die Empa: Die Platten lassen sich höchst ressourceneffizient produzieren und besitzen mechanische Eigenschaften, die sie künftig für tragende Bauteile prädestinieren.
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