Virtual Machining

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"

Stochastische Modellierung des Werkzeugverschleißes, dessen Wechselwirkungen mit der Randzonenbeeinflussung sowie der Prozessstabilität bei der Fräsbearbeitung von Nickelbasislegierungen

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

Modellierung und Simulation des NC-Formschleifens zur gezielten Erzeugung von Werkstückoberflächen unter Berücksichtigung der Werkzeugtopographie und des Werkzeugverschleißes

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

Data Mining in Sensordaten automatisierter Prozesse (SFB 876 – Teilprojekt B3)

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

Modellierung der achsstellungsabhängigen Prozessdynamik zur simulationsgestützten Optimierung der NC-Fräsbearbeitung von Freiformflächen

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

Anpassungsintelligenz von Fabriken im dynamischen und komplexen Umfeld (GRK2193)

Durch eine stark ansteigende Dynamik und Intensität von Veränderungen werden Unternehmen heutzutage immer häufiger zu einer schnellen und effizienten Anpassung ihrer Produkte und Fabriksysteme gezwungen. Die Reaktions- und Anpassungszeit sowie die Effizienz der Anpassungsmaßnahmen stellen dabei die entscheidenden Wettbewerbsfaktoren dar. Das zentrale Forschungsthema des interdisziplinären Graduiertenkollegs 2193 „Anpassungsintelligenz von Fabriken im dynamischen und komplexen Umfeld“, an welchem verschiedene Fachdisziplinen (Architektur und Bauingenieurwesen, Maschinenbau, Logistik, Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, Informatik sowie Elektrotechnik und Informationstechnik) beteiligt sind, umfasst daher die Entwicklung von Methoden zur durchgängigen Unterstützung der Anpassung von Fabriksystemen. Als Fertigungsverfahren werden hierbei exemplarisch die spanende Bearbeitung sowie der 3D-Druck mittels Selective Laser Melting (SLM) betrachtet. Vor dem Hintergrund der Nutzung neuer Fertigungsverfahren wie dem SLM-Verfahren, stellt nun mehr auch die  Wahl einer geeigneten Fertigungsroute eine Herausforderung dar. In der 2. Kohorte des GRK2193 soll daher ein Modell zur systematischen Entscheidungsfindung entwickelt werden, auf dessen Basis eine Fertigungsroute mit additiven Herstellungprozessen dem konventionellen Prozess auf einem Bearbeitungszentrum gegenübergestellt werden kann. Zur Unterstützung der Anpassungsplanung ist eine detaillierte und schnell anpassbare Datenbasis, beispielsweise zu Durchlaufzeiten und Energieverbrauch unter Berücksichtigung der geforderten Qualität der gefertigten Bauteile, notwendig. Diese Informationen sind allerdings für neue Produkte sowie für Prozesse, die noch nicht durchgeführt worden sind, in der Regel nicht vorhanden. Prozesssimulationen ermöglichen dazu eine Analyse der Fertigung am virtuellen Abbild und eine Bewertung der Bearbeitungsprozesse. Auf diese Weise wird der Grundstein für die modellgestützte Bewertung additiver Fertigungsverfahren am Beispiel des SLM-Prozesses gelegt und die Planung einer nicht nur technologisch hochinteressanten, sondern auch ökonomisch sinnvollen und ökologisch nachhaltigen Fertigung unterstützt.

Die Durchführung dieses Forschungsprojektes erfolgt in Kooperation mit dem Institut für Spanende Fertigung und wird durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert.

Ansprechpartner: Eva Jaeger