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Beim Unterpulverschweißen sind die Prozessgeräusche ein Indikator für eine gute Fügequalität. Diese Beurteilung kann i.d.R. nur von einer erfahrenen Fachkraft durchgeführt werden. Eine kürzlich entwickelte künstliche Intelligenz kann automatisch das akustische Prozesssignal anhand vortrainierter Merkmale klassifizieren und die Fügequalität anhand des Geräuschs beurteilen. Der Algorithmus, einmal richtig trainiert, kann den Prüfaufwand beim Unterpulverschweißen deutlich reduzieren.
Die Wärmeverteilung des Lasers beim Laserstrahltiefschweißen ist für die Formgebung der Dampfkapillare und für die Schweißbaddynamik entscheidend. In dieser Arbeit werden die Laserwärmeverteilung und deren Einflüsse auf die Schweißbadtiefe sowie -breite numerisch anhand des Ray-Tracing-Verfahrens analysiert. Hierbei wird der La-serstrahl in mehreren Strahlenbündeln bzw. Subrays unterteilt. Diesbezüglich soll der Pfad der Subrays präzis be-rechnet werden, um die Dynamik der Dampfkapillare und des Schweißbades eines realen Schweißprozesses rich-tig abzubilden. Zu diesem Zweck beschäftigt sich die vorliegende Arbeit mit der Genauigkeitsverbesserung der Kontaktposition und der Reflexionsrichtung der Subrays auf der freien Oberfläche anhand der Level-Set-Methode. Um die Güte dieses Simulationsansatzes zu gewährleisten, wurde eine Gegenüberstellung mit den zwei klassischen Ray-Tracing-Verfahren mittels drei verschiedenen Benchmark-Testreihen durchgeführt. Anschließend wurden die Versuchsergebnisse zur Validierung der implementierten numerischen Ansätze verwendet. Im Rahmen dieser Arbeit kann es gezeigt werden, dass unterschiedliche Wärmeverteilung aufgrund der verschiedenen Ray-Tracing-Verfahren deutlich zu erkennen ist, welche wiederum die Schweißbaddynamik sowie die lokalisierte Dampfkapil-lardynamik stark beeinflussen. Ferner wurde es bestätigt, dass die implementierte Level-Set-Methode zu einer ge-naueren Ermittlung der Kontaktposition und der Reflexionsrichtung der Subrays und somit zu einer Verbesserung der simulierten Schmelzkontur führt.
Die Additive Fertigung gewinnt zunehmend an Bedeutung für die Verarbeitung von Kupferwerkstoffen im industriellen Umfeld. Hierbei wird verstärkt auf drahtförmige Ausgangswerkstoffe gesetzt, da diese Vorteile im Handling bieten, bereits aus der Schweißtechnik bekannt sind und sich zumeist durch geringere Beschaffungskosten auszeichnen. In den letzten Jahren entwickelte sich unter den drahtbasierten Verfahren der Directed-Energy-Deposition (DED) eine Prozessvariante unter Nutzung des Elektronenstrahls zur industriellen Marktreife. Dabei zeigt die Technologie Wire Electron Beam Additive Manufacturing (DED-EB) besondere Vorteile gegenüber anderen DED-Prozessen für die Anwendung an Kupfer. Um das Verfahren einem breiten Anwenderkreis in der Industrie zugänglich zu machen, fehlen jedoch Daten zu Leistungsfähigkeit, Prozessgrenzen und Anwendungsmöglichkeit- en. Die vorliegende Untersuchung beschäftigt sich mit dieser Problemstellung am Beispiel der Legierung CuSn1MnSi. Über mehrstufige Testschweißungen werden die physikalisch möglichen Prozessgrenzen ermittelt und Rückschlüsse über die Eignung der Parameter zum additiven Aufbau gezogen. An verschiedenen additiv gefertigten Probekörpern werden anschließend Kennwerte für Aufbaurate, Härte, Mikrostruktur, Oberflächenqualität sowie mechanische Festigkeitswerte ermittelt. Es zeigt sich, dass das die durch DED-EB hergestellten Proben, trotz des groben Gefüges sowie der thermischen Belastung im Aufbauprozess, in ihren Eigenschaften gut mit den Spezifikationen des Ausgangsmaterials übereinstimmen.
Um Bauteile vor Verschleiß und Korrosion zu schützen werden Beschichtungen aus resistenteren Materialien aufgetragen. Hierzu zählen unter anderen die Legierungen auf Cobalt-Chrom Basis. Der diskrete Materialsprung ist jedoch unter thermischen und mechanischen Belastungen häufig Ursache für das Versagen der Beschichtung. In dieser Arbeit werden daher Materialgradierungen von verschiedenen Stahllegierungen zu einer Cobalt-Chrom Basislegierung untersucht. Die Ergebnissen werden dafür auch mit Resultaten zu vorangegangenen Untersuchungen verglichen. Kern der Arbeit bilden geätzte Schliffbilder der Materialpaarungen und Auswertungen mittels Farbeindringprüfung sowie die metallografische Bestimmung der Porosität. Ziel der Arbeit ist ein defektfreier Aufbau der funktional gradierten Materialpaarungen.
Eine typische Automobilkarosserie kann bis zu 5000 Widerstandspunktschweißverbindungen aufweisen, welche hohen Qualitätsanforderungen genügen müssen. Daher ist eine durchgehende Prozessüberwachung unerlässlich. Die Transformation zur E-Mobilität in der Automobilindustrie und die damit einhergehende Reichweitenproblematik treiben die Entwicklung und Einführung neuer hochfester Stähle an. Dies resultiert in einem gesteigerten Fertigungsaufwand hinsichtlich einer stabilen Prozess-führung in der Fügetechnik. Um diesen Anstieg an Komplexität zu bewältigen, sind die Methoden der künstlichen Intelligenz ein geeignetes Mittel. Mit ihnen kann, durch Auswertung der Prozessparameter und -signale, die individuelle Schweißpunktqualität sichergesellt werden. Die Vorhersagegenauigkeit von neuen Daten, also das extrapolieren, stellt für die meisten Algorithmen eine große Herausforderung dar.
In dieser Arbeit wird ein künstliches neuronales Netz zur Vorhersage des Punktdurchmessers von Widerstandspunktschweißungen anhand von Prozessparametern implementiert. Die Vorhersagegenauigkeit und Extrapolationsfähigkeit des Modells wird durch die Auswertung des dynamischen Widerstandssignals verbessert.
Um die Extrapolationsfähigkeit zu untersuchen, wird die Vorhersagegenauigkeit des Modells mit Daten getestet, die sich in Bezug auf den Werkstoff und der Beschichtungszusammensetzung deutlich von den Trainingsdaten unterscheiden. Dazu wurden mehrere Schweißexperimente mit Werkstoffen verschiedener Hersteller durchgeführt und nur ein Teil der Daten in das Training einbezogen. Die Ergebnisse dieser Arbeit verdeutlichen den positiven Einfluss der Prozesssignale auf die Robustheit des Modells und die Skalierbarkeit der Algorithmen
künstlicher neuronaler Netze auf Daten außerhalb des Trainingsraums.
Durch pulverbasiertes Directed-Energy Deposition lassen sich Gradierungen fertigen, um diskrete Materialübergänge zu vermeiden und die Lebensdauer von Hartschichten zu erhöhen. Die Kombination aus Stahl als Basiswerkstoff und einer verschleiß- und korrosionsbeständigen Co-Cr Legierung verspricht durch Vermeiden von Spannungskonzentrationen das Verhindern von Abplatzungen und Rissen in der Schutzschicht. Um die Qualität des gefertigten Bauteils zu beurteilen, liegen für solche Funktional Gradierten Materialien (FGM) wenig Erkenntnisse vor. Daher wird im Rahmen dieser Studie eine Methodik erarbeitet, um die relative Dichte eines Funktional Gradierten Materials auf Stahl und Co-Cr Basis mittels Maschinendaten zu bestimmen. Anschließend wird unter Einsatz eines künstlichen neuronalen Netzes anhand von Sensordaten die relative Dichte vorhergesagt. Das trainierte Netz erreicht eine Vorhersagegenauigkeiten von 99,83%. Abschließend wird eine Anwendung anhand von einem Demonstrator gezeigt.
Im Additive Manufacturing Verfahren Directed Energy Deposition (DED) wird bei der Verarbeitung von Werkzeugstahl in der Regel reines Argon als Schutzgas verwendet. Dabei kann die Verwendung von speziellen Schutzgasgemischen, auch bei geringen Anteilen zugemischter Gase, durchaus die Bauteilqualität positiv beeinflussen.
In Vorarbeiten der Messer SE & Co. KGaA zeigte ein gewisser Sauerstoffanteil im Schutzgas die Tendenz, den Flankenwinkel von Schweißspuren beim DED zu verbessern. In der vorliegenden Studie wurde daher detailliert untersucht in wie weit unterschiedliche Schutzgasgemische einen Einfluss auf die Qualität sowie die geometrischen Eigenschaften der additiv gefertigten Strukturen des Werkzeugstahls 1.2709 beim Laser-DED ausüben. Es erfolgten zunächst Testschweißungen in Form von Einzelspuren mit unterschiedlichen Gemischen aus dem Basisschutzgas Argon mit geringen Anteilen verschiedener Gase. Dabei wurde der Einfluss der Zusätze auf die Spurgeometrie und Aufbauqualität untersucht. Auf Basis dieser Vorversuche wurde eine Auswahl vielversprechender Gasgemische getroffen und Detailuntersuchungen in Form von Spuren, Flächen und Quadern unter Zugabe verschiedener Mengen an Zusätzen durchgeführt. Zur Bewertung des Einflusses der Schutzgasbeimengungen wurden der Flankenwinkel, die Porosität und das Gefüge der Proben anhand metallografischer Schliffe untersucht. Es zeigte sich, dass eine Zugabe von geringen Anteilen an Zusätzen zunächst zu einer Vergrößerung des Flankenwinkels im Vergleich zu reinem Argon führt. Mit steigendem Anteil der Gase nimmt dieser Winkel jedoch ab. So kann je nach Menge des zugesetzten Gases eine individuelle Benetzung des aufgetragenen Materials an der Oberfläche erreicht werden. Auch die Porosität ließ sich durch Schutzgasgemische beeinflussen und zeigt ein abweichendes Verhalten im Vergleich zu reinem Argon.
Die Beschichtung hochfester Stahlfeinbleche beeinflusst das Auftreten von flüssigmetallinduzierter Rissbildung (LME). Daher wurden in dieser Arbeit industrieübliche Beschichtungen bei gleichem Grundwerkstoff hinsichtlich ihres Aufbaus und chemischer Zusammensetzung charakterisiert und bezüglich ihrer LME Anfälligkeit untersucht. Aus dieser vergleichenden Untersuchung heraus wurden Potentiale für die Widerstandsfähigkeit gegen LME identifiziert. Diese Potentiale werden experimentell durch den Einsatz einer von der Forschungsstelle entwickelten Methode überprüft. Gegenstand der Untersuchungen waren neben unbeschichteten Proben industrieübliche Zinküberzüge wie Elektrolytisch verzinkt, Feuerverzinkt, Galvannealed und Zink-Magnesium Beschichtungen.
Die LME Anfälligkeit dieser unterschiedlichen Überzüge wird mit einem Schweißen unter Zugbelastung Versuchsaufbau untersucht. Dabei ergibt sich die resultierende Anfälligkeit aus den auftretenden Risslängen und der Auftrittswahrscheinlichkeit von LME bei den einzelnen Versuchen. Es konnte eine LME Anfälligkeits-Rangfolge für die Zinküberzüge festgestellt werden. Zink-Magnesium Beschichtungen galten als besonders LME Anfällig, gefolgt von Feuerverzinkt und Galvannealed. Die größte LME Resistenz wurde bei elektrolytisch verzinkten Proben festgestellt.
Aus den Ergebnissen werden Handlungsempfehlungen zur Erhöhung der Verarbeitungssicherheit bzw. Schweißpunktqualität abgeleitet.
Der Einsatz von hochfesten Stählen im Karosseriebereich des Automobilbaus hat während der letzten Jahre stark zugenommen. Hierzu zählen Dual- und Komplexphasenstähle, welche durch Kombination unterschiedlicher Gefügebestandteile auch deren Vorteile kombinieren, sowie TRIP (TRansformation Induced Plasticity) und Mangan-Bor Stähle, welche sehr gute Umformeigenschaften mit hohen Festigkeiten durch Martensitbildung bei der Umformung kombinieren. TWIP (Twinning Induced Plasticity) Stähle erreichen ähnliche Effekte durch forcierte Zwillingsbildung.
Die Ursachen für den Einsatz dieser Stähle liegen in dem Potential dieser Materialien zur Gewichts- und Kostenreduzierung, bei gleichzeitiger Erhöhung der Fahrgastsicherheit. Auf Grund der prinzipiell gegebenen Schweißeignung dieser Stähle, werden die klassischen Fügeverfahren im Karosseriebau wie das kostengünstige und effektive Widerstandspunktschweißen, das Metall-Schutzgas (MSG)-Schweißen oder das Laserschweißen angewendet. Allerdings treten teilweise Herausforderungen, beispielsweise durch Gefügeveränderungen in den Fügestellen auf, die zu ungewollten Aufhärtungen oder Erweichungen führen.
In diesem Projekt wird ein Verfahren entwickelt, mit welchem die lokalen Werkstoffeigenschaften von im Automobilbau typischen Werkstoffen und deren Fügestellen bestimmt werden können. Relevante Kennwerte sind in erster Linie das SpannungsDehnungs-Verhalten der verschiedenen Zonen einer Schweißverbindung; relevante Zonen wiederum sind neben dem Grundwerkstoff die Wärmeeinflusszone und das Schweißgut. Zu diesem Zweck wird das Verfahren der instrumentierten Eindringprüfung für den Einsatz bei hochfesten Stählen weiterentwickelt. Zunächst werden hierzu Zugversuche an einfachen Grundwerkstoffgeometrien durchgeführt. Im Anschluss wird die optische Dehnungsfeldmessung an stark taillierten, geschweißten Zugversuchsproben durchgeführt.
Die Taillierung dient dem Zweck, die WEZ auch mittels WPS über den gesamten Querschnitt der Probe erzeugen zu können, bzw. im Versuch auch Dehnungen in den relevanten Bereichen herbeizuführen.
Das im Projekt angewendete Auswerteverfahren, welches auf nichtlinearen Regressionsmodellen in Form von künstlichen, neuronalen Netzwerken beruht, ermöglicht die Vorhersage des Festigkeitsverhaltens des Werkstoffes anhand der gemessenen Krafteindringwegdaten.
Additive Fertigungsverfahren, speziell das selektive Laserschmelzen sowie das Laserpulverauftragsschweißen, ermöglichen eine enorme Steigerung der Flexibilität und erlauben Kleinserienteile mit hoher Genauigkeit und geringen Kosten herzustellen.
Für den erfolgreichen wirtschaftlichen Einsatz dieser neuartigen Fertigungsverfahren spielt die Einhaltung des First-time-right-Prinzips eine entscheidende Rolle: Bauteile sollten bereits im ersten Versuch allen Anforderungen genügen. Aufgrund der jungen Geschichte dieses Fertigungszweigs und der damit einhergehenden fehlenden Erfahrungen und Richtlinien ist diese elementare Forderung heute nur in wenigen Fällen realisierbar. Die geforderten Qualitätsstandards können aktuell nur über experimentelle Iterationsschleifen eingehalten werden, sodass das große Potential einer flexiblen und schnellen Fertigung in erheblichem Maß reduziert wird. Die Komplexität der gefertigten Bauteile und die des Prozesses an sich lassen eine erfahrungsbasierte Vorhersage der Verzüge und Eigenspannungen kaum zu. Zudem werden auch in Zukunft Richtlinien und Normen nicht das komplette Anwendungsspektrum abbilden können. Die eigenspannungsbedingten Verzüge spielen demnach eine bedeutende Rolle und stellen zusammen mit dem Erreichen der Maßhaltigkeit eine entscheidende technologische Herausforderung beim Einsatz additiver Fertigungsverfahren dar. Die numerische Simulation ermöglicht die Vorhersage von Bauteilverzügen und –spannungen und kann durch virtuelle Abprüfung von Herstellstrategien die Anzahl von Experimente reduzieren. Bisherige numerische Betrachtungen von zusatzwerkstoffbasierten Verfahren, zu denen unter anderem das Laserpulverauftragschweißen (LPA) gehört, beschränkten sich primär auf akademische Beispiele mit geringer Komplexität. Für die Simulation von konkreten Anwendungsfällen auf Bauteilebene liegen bisher keine validierten, numerischen Methoden und Ansätze vor, die eine wirtschaftliche Anwendung der Schweißsimulation ermöglichen.
Dieses Projekt wird Simulationsmodelle zur numerischen Betrachtung komplexer additiv gefertigter Bauteile entwickeln. Dafür wird der Prozess in vereinfachten Simulationen nachgebildet und anhand von Experimenten validiert. Anschließend werden Methoden zur automatisierten Pfadgenerierung für komplexe Bauteile erprobt und in der Simulation implementiert. Schließlich werden zur Reduktion der Rechenzeit verschiedene Methoden zur Vereinfachung evaluiert und verglichen. Das Ziel ist die Steigerung der Verlässlichkeit in der Simulation, um prädiktive Aussagen über die Qualität additiv gefertigter Bauteile zu ermöglichen.