Lernfähiges Fertigungssystem zur Einstellung gewünschter Randzoneneigenschaften
Ein besonderes Potential zur gezielten Einstellung von Randzoneneigenschaften bei der spanenden Bearbeitung bieten duktile und hochfeste Werkstoffe wie beispielsweise Transformation-Induced Plasticity (TRIP)-Stähle. Durch lokale Krafteinwirkung kann bei dieser Werkstoffgruppe aus metastabilem Austenit Martensit erzeugt werden. Diesen Effekt gilt es zu nutzen, um bei der spanenden Bearbeitung Randzoneneigenschaften definiert einzustellen. Hierdurch ist es möglich, Bauteile mit einem duktilen Werkstoffkern bei einer gleichzeitig harten Randschicht herzustellen.
Das prozesssichere Einstellen von Randzoneneigenschaften ist nur durch eine bauteilindividuelle Regelung der Fertigungsparameter möglich. Hierzu soll eine auf der Wirbelstrommessung basierende, prozessbegleitende Softsensorik eingesetzt werden, welche das Bauteil während der Fertigung überwacht und fertigungsbegleitend charakterisiert. Die so gewonnenen Daten werden mit prozessparallel erzeugten Simulationsdaten abgeglichen, um Abweichungen von den errechneten Fertigungsbedingungen zu detektieren. Die Simulation wird durch die Dateneingabe mittels Prüftechnik zu einem lernfähigen Modell weiterentwickelt, damit das Fertigungssystem unmittelbar und selbstständig in der Lage ist, Prozessstellgrößen zu verändern und gewünschte Randzoneneigenschaften zu verwirklichen.
Antragsteller:
Projektbearbeiter:
apl. Prof. Dr. rer. nat. habil. Dr. Bernd Breidenstein
Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen
Leibniz Universität Hannover
Tel.: +49 511 762-5206
E-Mail: breidenstein@ifw.uni-hannover.de
Prof. Dr.-Ing. Berend Denkena
Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen
Leibniz Universität Hannover
Tel.: +49 511 762-2553
E-Mail: denkena@ifw.uni-hannover.de
Julia Huuk Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen Leibniz Universität Hannover Tel.: +49 511 762 5209 E-Mail: huuk@ifw.uni-hannover.de
Prof. Dr.-Ing. Hans Jürgen Maier
Institut für Werkstoffkunde
Leibniz Universität Hannover
Tel.: +49 511 762-4311
E-Mail: maier@iw.uni-hannover.de
Florian Albrecht Institut für Werkstoffkunde Leibniz Universität Hannover Tel.: +49 511 762 9816 E-Mail: albrecht@iw.uni-hannover.de
Publikationen
L. V. Fricke, S. Basten, H. N. Nguyen, B. Breidenstein, B. Kirsch, J. C. Aurich, D. Zaremba, H. J. Maier, S. Barton,
„Combined influence of cooling strategies and depth of cut on the deformation-induced martensitic transformation turning AISI 304“
Journal of Materials Processing Technology, Volume 312 (2023). https://doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2023.117861
Fricke, L.V., Gerstein, G., Kotzbauer, A., Breidenstein, B., Barton, S., Maier, H.J. „High Strain Rate and Stress-State-Dependent Martensite Transformation in AISI
304 at Low Temperatures“. Metals 2022, 12, 747. https://doi.org/10.3390/met12050747
B. Denkena, B. Breidenstein, M.-A. Dittrich, H.N. Nguyen, L.V. Fricke, H.J. Maier, D. Zaremba. „Effects on the deformation-induced martensitic transformation in AISI 304 in external longitudinal turning“ Advances in Industrial and Manufacturing Engineering 2 (2021): 100044. https://doi.org/10.1016/j.aime.2021.100044
L.V. Fricke, G. Gerstein, B. Breidenstein, H.N. Nguyen, M.-A. Dittrich, H.J.Maier, D. Zaremba. „Deformation-induced martensitic transformation in AISI304 by cryogenic machining“ Materials Letters (2020): 129090. https://doi.org/10.1016/j.matlet.2020.129090
L.V. Fricke, H.N. Nguyen, B. Breidenstein, D. Zaremba, H.J.Maier. „Eddy Current Detection of the Martensitic Transformation in AISI304 Induced upon Cryogenic Cutting“ Steel Research Int. 2 (2020): 2000299. https://doi.org/10.1002/srin.202000299
L.V. Fricke, H.N. Nguyen, B. Breidenstein, B. Denkena, M.-A. Dittrich, H.J. Maier, D. Zaremba. „Generation of tailored subsurface zones in steels containing metastable austenite by adaptive machining and validation by eddy current testing“ tm – Technisches Messen 87 (11) (2020): 704–713. https://doi.org/10.1515/teme-2020-0045
L.V. Fricke, B.J. Lehnhardt, S. Barton, H.N. Nguyen, B. Breidenstein, D. Zaremba, H.J. Meier „Influence of the Material on the Measurement of Surface Roughness Using Eddy Current Technology“ IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference (2020): 1-6. https://doi.org/10.1109/I2MTC43012.2020.9128881
V. Böß, B. Denkena, B. Breidenstein, M.-A. Dittrich, H.N. Ngyuen. „Improving technological machining simulation by tailored workpiece models and kinematics“ Procedia CIRP 82 (2019): 224-230. https://doi.org/10.1016/j.procir.2019.04.157
L. Fricke, S. Barton, H. Nguyen, B. Breidenstein, D. Zaremba. „Integration von Wirbelstromsensoren in eine Drehmaschine als Grundlage für eine prozessbegleitende Regelung – Eine Übersicht über resultierende Störgrößen“ DACH-Jahrestagung (2019). http://www.ndt.net/?id=24628