Vortrag (20 Min., 5 Min. Diskussion, 5 Min. Raumwechsel)
11:00 | Vortrag (20 Min., 5 Min. Diskussion, 5 Min. Raumwechsel) | Neue Regelungsansätze für das Außenlängsdrehen von 42CrMo4 unter besonderer Berücksichtigung des Auftretens weißer Schichten 1 | Benedict Stampfer |
11:30 | Vortrag (20 Min., 5 Min. Diskussion, 5 Min. Raumwechsel) | Zur datengetriebenen Modellierung von Eigenspannungen bei einem Hartdrehprozess 1 | Felix Wittich |
12:00 | Vortrag (20 Min., 5 Min. Diskussion, 5 Min. Raumwechsel) | Politur und deterministische Formkorrektur einer amorphen Nickel-Phosphor – Legierung für Metalloptiken der ISS 1 | Dipl.-Ing. Enrico Hilpert |
Ein wichtiges spanendes Fertigungsverfahren für die Bearbeitung von hochbeanspruchten Bauteilen stellt das Hartdrehen dar. Neben dem Ziel des Drehprozesses, die geometrisch gewünschte Form einzustellen, werden die Randschichtzustände des Werkstücks und damit dessen Bauteileigenschaften beeinflusst – hierzu gehört der im Fokus dieser Arbeit stehende randnahe Eigenspannungszustand.
Durch eine gezielte Einstellung der Bearbeitungsparameter ist es möglich, einen gewünschten Eigenspannungszustand während des Drehens einzustellen. Um dies zu erreichen ist eine robuste Vorsteuerung und Regelung des Drehprozesses notwendig. Voraussetzung dafür ist eine mathematische Modellierung des Drehprozesses. Verbreitet werden hierzu die FEM oder analytische Modellierungsansätze eingesetzt, die aber für den Reglerentwurf und eine Modellinvertierung ungeeignet sind. Hier bietet sich der Einsatz von datengetriebenen Methoden der Modellbildung an, die ohne a-priori-Prozesswissen auch komplexe nichtlineare Zusammenhänge darstellen können.
In diesem Beitrag erfolgt ein Vergleich von datengetriebenen Modellierungsansätzen zur Prädiktion der oberflächennahen Eigenspannungen. In einem ersten Schritt zur Modellierung wird untersucht, wie gut sich der Zusammenhang zwischen Einflussgrößen und Eigenspannungen in einem globalen Modell durch Methoden der multivariaten Regression mit Polynomial- und Interaktionstermen abbilden lässt. Im Weiteren wird ein lokal-affines Multi-Modell eingesetzt, um den Drehprozess zu modellieren. Hierbei werden abschnittsweise lokal-affine Teilmodelle identifiziert und diese im Schedulingraum mittels Zugehörigkeitsfunktionen gewichtet überlagert. Als universeller Approximator bietet das Multi-Modell den Vorteil, nichtlineare Zusammenhänge abbilden zu können und dabei innerhalb der lokalen Modelle lineare Eigenschaften aufzuweisen. Die lokalen Modelle besitzen daher vorteilhafte Eigenschaften bei der Invertierung und Regelung.
Die Methoden werden in einer Fallstudie getestet und validiert. Die Datenbasis hierfür wurde durch Drehversuche an vergüteten Proben aus 51CrV4 und anschließender post-process Messung der Eigenspannungen mittels Röntgendiffraktometrie erzeugt.
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