WEST LAFAYETTE / LONDON (IT BOLTWISE) – AnalySwift erhält von der NASA ein 899.738 US-Dollar schweres Phase-II-STTR-Stipendium. Das Projekt zielt darauf, im Weltraum thermoplastische Verbundbauteile roboterbasiert zu schweißen und wieder zu lösen. Damit soll sich eine modulare Truss-Infrastruktur nach der Entfaltung umbauen und für andere Missionen wiederverwenden lassen. Gleichzeitig arbeitet das Team an einzubettenden Widerstandsheizungen und präziser Roboterführung, um diese Prozesse zuverlässig im Orbit zu demonstrieren.
Für langfristige bemannte Missionen wird die Engstelle selten dort sichtbar, wo sich der Blick auf Raketenstarts richtet. Der Engpass sitzt vielmehr in der Logistik: Wer auf Mond, Mars oder darüber hinaus eine Infrastruktur aufbauen will, muss Baumaterialien und Komponenten in großen Mengen mitnehmen. Genau an dieser Stelle setzt AnalySwift LLC an, ein Purdue-University-Umfeld, das von der NASA für zwei Jahre eine Phase-II-STTR-Förderung über 899.738 US-Dollar erhält. Im Kern entwickelt das Startup eine Robotik, die thermoplastische Composite-Verbindungen im Weltraum nicht nur schweißt, sondern auch gezielt wieder unweldet.
Technisch ist das Vorhaben besonders interessant, weil es den Prozess der Verbindung und Trennung in eine wiederholbare Kette übersetzt. Die geplante Lösung nutzt thermoplastische Composite-Joints, die mit eingebetteten Widerstandsheizungen ausgestattet sind. Diese Heizungen bestehen aus dem gleichen thermoplastischen Matrixmaterial wie die aneinandergeklebten Verbundstrukturen und werden zusätzlich mit einem dünnen Folienwiderstand versehen. Damit kann das System die notwendige Verarbeitungstemperatur „in situ“ bereitstellen: Die thermoplastische Matrix erreicht den für Bonding und Debonding relevanten Zustand, sodass sich die Grenzfläche zwischen Joint und Strut durch mechanische Kräfte trennen oder wieder dauerhaft verbinden lässt.
Damit nicht genug: Der zweite Hebel ist die Robotik selbst, denn Schweißen im All ist nicht nur eine Frage der Temperatur, sondern auch der Positionierung. Das Projekt sieht den Bau von Roboter-Manipulatoren vor, die im Labor eine Demontage und Remontage einer Prototyp-Trussstruktur demonstrieren. Yu She, Assistant Professor an der Purdue Edwardson School of Industrial Engineering, soll dafür einen Dual-Arm-Ansatz entwickeln, der Composite-Joints über mehrere Sensorikmodalitäten findet und ansteuert. Laut Projektbeschreibung kombiniert das System Vision, taktiles Messen sowie Feedback zu Kraft und Temperatur, um die Verbindungen zu lokalisieren, die eingebetteten Heizer zu aktivieren und die strukturellen Komponenten anschließend kontrolliert zu separieren oder erneut zu verbinden.
Der strategische Nutzen liegt in der Re-Konfiguration größerer Strukturen. Allan Wood, Präsident und CEO von AnalySwift, beschreibt den Zweck nicht als einmalige Montage „für eine Mission“, sondern als Fähigkeit zur Wiederverwendung von Komponenten. Wenn große Truss-Strukturen über das Unwelding/Welding-Konzept demontierbar und wieder zusammensetzbar sind, lassen sich Bauteile für andere Missionen umwidmen. Das Ziel ist eine Multiuse-Struktur, die größere Strukturen montieren kann, ohne sich strikt an die Limitierungen von Start- und Transportgeometrien zu binden. Gerade hier wird der Markt- und Systemdruck sichtbar: Klassische Trägersysteme erlauben nur begrenzte Fairing-Dimensionen, während viele Infrastrukturelemente für Kommunikations- und Messaufgaben wie Antennen, Solararrays oder Radiatoren auf große Aperturen angewiesen sind.
Die NASA-geförderte Arbeit verweist zudem auf klare physikalische und wirtschaftliche Grenzen im Startbetrieb. Wood macht die Skalierung über elektromagnetische Wellen anschaulich und nennt als Größenordnung, dass die benötigten Strukturen leicht mehr als „tens of meters“ erreichen können, während das aktuelle Fairing grob bei etwa fünf Metern Durchmesser liegt. Parallel wirkt sich die Nutzlastmasse direkt auf die Kosten aus: Für Low-Earth-Orbit werden in der Projektbeschreibung Raumfahrtkosten von 2.000 bis 20.000 US-Dollar pro Kilogramm genannt. In diesem Kontext wird verständlich, warum „weniger nachschicken“ oft bedeuten kann, „mehr umbauen“ zu müssen: Ein System, das größere Strukturen in wiederverwendbare Segmente zerlegen und erneut konfigurieren kann, reduziert die Abhängigkeit von ständig neuen, massiven Startladungen.
Auch im Hintergrund der eigentlichen Robotik steckt ein Ansatz, der über das Labor hinausreichen kann. AnalySwift entwickelt Ingenieurssoftware für die schnelle, dennoch präzise Analyse von Composite-Strukturen. In der Beschreibung wird eine Kombination aus Multiphysics-Strukturberechnungen und Micromechanics-Modellen hervorgehoben, die die Rechenzeit gegenüber klassischen, detaillierten 3D-Finite-Element-Analysen drastisch senken soll. Genau diese Art von Simulation ist für die Entwicklung von thermoplastischen Fügeprozessen zentral, weil Temperaturführung, Materialzustand und mechanische Grenzflächenwirkung zusammenspielen. Wenn sich das Design schneller iterieren lässt, können Teams auch später bei der Entwicklung ganzer Truss-Designs mehr Varianten durchrechnen und damit schneller zu robusteren Konstruktionsentscheidungen gelangen.
Für das weitere Vorgehen ist zudem der Förderkontext relevant: Die Phase-II-Vergabe folgt auf ein Phase-I-STTR-Programm, das AnalySwift bereits 2024 von der NASA erhielt. In der nun anlaufenden Phase sollen die eingebetteten Heizbauteile, die Dual-Arm-Mechanik sowie die Machbarkeit der Umnutzungslogik für „full-scale“ Strukturen erarbeitet werden. Darüber hinaus rückt die Purdue-nahe Technologieverwertung in den Fokus, denn SwiftComp wurde am Campus entwickelt und lizenziert. Für die Branche bedeutet das: Wer KI-gestützte Entwurfs- und Simulationswerkzeuge mit einer Hardware-orientierten Robotik-Entwicklung kombiniert, kann die Lücke zwischen „Material verstanden“ und „System im Betrieb beweisbar“ enger schließen. Entscheidend wird sein, wie gut sich die Prozesskette aus lokaler Erwärmung, sauberem Bonding/Debonding und mechanischer Re-Konfiguration unter realitätsnahen Randbedingungen reproduzieren lässt.
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