Gerade im Zeitalter der Digitalisierung kommt auch der Virtualisierung von Fertigungsprozessen eine immer größer werdende Bedeutung zu. Die Erstellung des digitalen Zwillings und des digitalen Schattens bieten die Möglichkeit, Prozesse virtuell auslegen, analysieren und anpassen zu können. Das Ziel des geförderten Projektes besteht darin, diesen neuen Forschungsschwerpunkt des „Virtual Machining“ aufzubauen, in welchem insbesondere die Fachdisziplinen Informatik und Maschinenbau interdisziplinär verbunden werden.
Die geförderten Initialprojekte sehen eine enge Verknüpfung der Fachdisziplinen Werkstofftechnik, Mechanik und Virtual Machining entlang der Materials Chain vor, um neue Modelle für die Prozesssimulation unter Berücksichtigung der Materialhistorie entwickeln zu können.
Im Rahmen dieses UA Ruhr Forschungsvorhabens, welches vom Mercator Research Center Ruhr und der Stiftung Mercator gefördert wird, werden in Kooperation mit dem Lehrstuhl für Werkstofftechnik (LWT) der Ruhr-Universität Bochum und dem Institut für Mechanik der Universität Duisburg-Essen Untersuchungen entlang der Materials Chain zum Spanbildungsprozess durchgeführt. Diese Erkenntnisse stellen die Grundlage zur Entwicklung neuer Modelle für die Simulation und Optimierung von Zerspanprozessen dar.
 Werkstoffanalyse |
 Materialsimulation |
 Spanbildungssimulation |
 Prozesssimulation |
 Prozessoptimierung |
Ansprechpartner: Jim Bergmann, Florian Wöste
UA-Ruhr Professur "Virtual Machining"
In der Luft- und Raumfahrtindustrie werden anspruchsvolle Werkstoffe verwendet, die den hohen Anforderungen bezüglich Temperaturunterschiede und Druckumgebung gerecht werden. Ein Beispiel stellt der Werkstoff Inconel 718 dar, der mit seiner hohen Festigkeit und Korrosionsbeständigkeit diese Anforderungen erfüllt. Eine besondere Herausforderung stellt die Zerspanung solcher Werkstoffe aufgrund des hohen Werkzeugverschleißes und der hohen Prozesskräfte dar. Eine Möglichkeit, den Werkzeugverschleiß und die Kräfte bei der Bearbeitung zu minimieren, ist die Verwendung des sog. Trochoidalfräsens.
Für eine möglichst genaue Vorhersage des Prozesses können Simulationssysteme genutzt werden, die neben der Analyse auch zur Prozessauslegung verwendet werden können. Allerdings müssen hierfür geeignete Modelle entwickelt werden, die beispielsweise die Verschleißentwicklung beschreiben. Ziel dieses Projekts ist es, die Zusammenhänge zwischen den Bearbeitungsparameterwerten und der Werkzeugverschleißentwicklung zu analysieren und deren Einfluss auf die Tiefe der plastischen Deformationszone (Machine Affected Zone) zu untersuchen. Auf Grundlage dieser Untersuchungen sollen Modelle entwickelt werden, mit denen Prozesskräfte, das dynamische Prozessverhalten sowie die entstehenden Oberflächen vorhergesagt werden können.
Dieses Forschungsprojekt wird in Kooperation mit der Clemson University in South Carolina (USA) durchgeführt und wird auf deutscher Seite von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) und auf amerikanischer Seite von der National Science Foundation (NSF) gefördert.
Ansprechpartner: Nils Potthoff
Eine Strukturierung funktionaler Oberflächen ist in vielen Anwendungsbereichen von Bedeutung. Eine Anwendung ist die Strukturierung von Umformwerkzeugen, um den Materialfluss im Umformprozess gezielt zu beeinflussen. Das NC-Formschleifen auf Bearbeitungszentren ist ein flexibles Verfahren, welches zur Strukturierung der dabei vorliegenden, freigeformten Werkstückoberflächen geeignet ist.
Um den Schleifprozess zur gezielten Erzeugung von Oberflächentopographien einstellen zu können, wird im Rahmen dieses Forschungsprojektes ein geometrisch-physikalisches Simulationssystem entwickelt, mit dem die resultierenden Oberflächentopographien unter Berücksichtigung verschiedener Prozesseinflüsse und -effekte vorhergesagt werden können. Grundlage dieses Simulationssystems ist ein stochastisches geometrisches Modell der einzelnen Schleifkörner. Durch eine Berücksichtigung der in Abhängigkeit vom Verschleißzustand des Werkzeugs vorliegenden Kornformen wird der Einfluss des Werkzeugverschleißes auf die Oberflächentopographie abgebildet. Das stochastische Einzelkornmodell wird anhand repräsentativer Schleifexperimente und digitalisierter Werkzeugtopographien parametrisiert. Durch eine zufällige Verteilung der in dem Modell enthaltenen Kornformen lassen sich verschiedene Werkzeuggestalten (z.B. Zylinder, Kugel oder Konus) ohne erneute, aufwändige Versuche simulativ betrachten. Auch die quasistatische Nachgiebigkeit und Rundlauffehler der Werkzeuge können in der Simulation berücksichtigt werden.
Die Durchführung dieses Forschungsprojektes erfolgt in Kooperation mit dem Institut für Spanende Fertigung und wird durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert.
Simulation eines Schleifwerkzeugs (links) und Modellierung des Verschleißes einzelner Körner (rechts)
Ansprechpartner: Tobias Siebrecht
Das Teilprojekt B3 ist ein Kooperationsprojekt zwischen dem Lehrstuhl 8 für Künstliche Intelligenz (LS8) und der Arbeitsgruppe „Virtual Machining“ des Lehrstuhl 14 für Software Engineering (LS14) der Fakultät für Informatik sowie dem Institut für Produktionssysteme (IPS) der Fakultät Maschinenbau und erforscht das Data Mining in Sensordaten zur Qualitätsprognose und Regelung von Produktionsprozessen unter Realzeitbedingungen. Um den Anforderungen an die Produktion gerecht zu werden, sollen in der dritten Phase Verfahren entwickelt werden, die sich online an Veränderungen der Prozessbedingungen anpassen können. Im Fokus stehen dabei sowohl die auf Modellvorhersagen basierende Optimierung einzelner Prozesse am Beispiel der NC-Fräsbearbeitung, welche durch die Zusammenarbeit zwischen dem LS8 und dem LS14 realisiert wird, als auch organisatorische Verbesserungen entlang ganzer Prozessketten. Die Optimierung von Fräsprozessen erfordert Methoden zur Online-Anpassung von Parameterwerten an der Bearbeitungsmaschine. Um echtzeitfähige Prognosen zu ermöglichen, werden verschiedene Verfahren zur Aggregation und Merkmalsextraktion aus Zeitreihen für die Online-Anwendung untersucht. Während in der Großserienfertigung i.d.R. große Datenmengen für das Anlernen der Modelle zur Verfügung stehen, müssten diese für die Einzel-/Kleinserienfertigung zunächst mit hohem Ressourcenbedarf gewonnen werden. Deshalb sollen hierfür Methoden entwickelt werden, mit deren Hilfe Lernmodelle zunächst auf Simulationsdaten trainiert und anhand weniger Messdaten angepasst werden können. Durch den Einsatz von Prozesssimulationen bietet sich des Weiteren die Möglichkeit zur Analyse der Grenzen der Modellvorhersagen, deren experimentelle Untersuchung aus sicherheitstechnischen Gründen nicht durchgeführt werden kann. Darüber hinaus sollen die gelernten Prognosemodelle basierend auf der Detektion von Prozessveränderungen online angepasst werden. Hierfür sind Verfahren zu entwickeln, die prozessbedingte Verschiebungen der Verteilung im laufenden Prozess erkennen und gelernte Modelle für nachfolgende Prozesse fortwährend in Realzeit anpassen.
Ansprechpartner: Felix Finkeldey
Die stetig wachsenden Anforderungen an die Fertigungstechnik erfodern häufig das Durchführen der 5-Achs-Bearbeitung. Die Planung von 5-Achs-Prozessen in der Fertigung ist komplex. Auch das dynamische Verhalten des Werkzeug-Maschine-Systems stellt durch die sich ständig ändernde Eingriffssituation zwischen Werkzeug und Werkstück eine Herausforderung in Bezug auf die Vermeidung des Regenerativeffekts dar. Simulationssysteme werden bei der Entwicklung entsprechender Fertigungsprozesse eingesetzt, um die Planungs- und die Anlaufphase zu verkürzen.
In diesem Forschungsprojekt wird ein System zur simulationsgestützten Stabilitätsoptimierung von 5-Achs-Prozessen unter Berücksichtigung des achsstellungsabhängigen dynamischen Verhaltens des Werkzeug-Maschine-Systems, des Beschleunigungsverhaltens der Achsen sowie der Kollisionsbereiche entwickelt.
Die Durchführung dieses Forschungsprojektes erfolgt in Kooperation mit dem Institut für Spanende Fertigung und wird durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert.
Ansprechpartner: Ines Wilck
Prof. Dr.-Ing. Petra Wiederkehr
Ute Joschko
Sekretariat Lehrstuhl XIV
Telefon
(+49) 231 755-7953
Fax
(+49) 231 755-7936
Technische Universität Dortmund
Fakultät für Informatik
LS XIV - Software Engineering
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44227 Dortmund
