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The development within the offshore wind energy sector towards
more powerful turbines combined with increasing water depth
for new wind parks is challenging both, the designer as well as
the manufacturer of support structures. Besides XL-monopiles
the jacket support structure is a reasonable alternative due to the
high rigidity combined with low material consumption. However,
the effort for manufacturing of the hollow section joints reduces
the economic potential of jacket structures significantly. Therefore,
a changeover from an individual towards a serial production
based on automated manufactured tubular joints combined with
standardized pipes has to be achieved. Hence, this paper addresses
the welding process chain of automated manufactured
tubular joints including digitization of the relevant manufacturing parameters such as laser scanning of the weld seam geometry.
In diesem Vortrag werden die Möglichkeiten vernetzter Sensorik zur Digitalisierung der schweißtechnischen Prozesskette aufgezeigt. Besonderer Fokus liegt auf der Fusion von Messdaten aus unterschiedlichen physikalischen Domänen. Dies ermöglicht die Korrelation relevanter den Schweißprozess charakterisierenden elektrischen Kenngrößen mit optisch gemessenen geometrischen Qualitätsmerkmalen der Schweißnaht. Die dynamische Prozessführung ermöglicht hierbei das Generieren großer inhomogener Datenmengen, was ein entsprechendes Schweißdatenmanagement erfordert. Durch Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens konnten Regressionsmodelle abgeleitet werden, welche Grundlage für eine adaptive Prozessführung sind.
In diesem Vortrag werden die aktuellen Forschungsergebnisse im Bereich der ökologischen Bilanzierung von Schweißprozessen dargestellt. Der Fokus liegt hierbei in der automatisierten Berechnung der Umweltwirkungen der Schweißprozesse unter Berücksichtigung vor- und nachgelagerter Prozessschritte. Die Ermittlung der Ökobilanz eines Schweißprozesses erfordert lediglich die Sachbilanzierung relevanter In- und Outputströme. Letztere werden auf Basis entsprechender Sensormessdaten (Leistungsaufnahme Schweißanlagen, Medienverbrauch, etc.) automatisiert nachverfolgbar für jede Schweißung ermittelt.
Direct energy deposition additive manufacturing technologies that utilize an electric arc have great potential for generating large volume metal components. However, selecting process parameters that yield the desired near net shape design and requested mechanical component behavior is not a trivial task due to the complex relationship between all process parameters and material characteristics. This presentation exemplifies the application of a newly developed solid welding wire doped with TiB to enhance grain refinement in the deposited metal for additive manufacturing based on DED-Arc of high-strength precipitation hardening AlMgSi-aluminum alloys. It is worth noting that the solid wire is the result of our preliminary metallurgical studies on grain refinement in aluminum weld metal.
Consequently, research focuses on the correlation between process parameters and component quality to understand the underlying mechanisms. This is crucial for evaluating a robust process parameter space that yields component quality in line with corresponding standards which are mainly taken from welding technology.
Specifically, we examine component quality by analyzing pore size and distribution, as well as grain morphology. To enhance the mechanical properties of the deposited metal, a post-weld heat treatment was conducted, comprising of solution treatment, quenching, and artificial aging. The study also evaluates the effects of various heat treatment strategies on the final mechanical properties of the material.
To demonstrate the applicability of 3D metal printing of high-strength aluminium alloys, a more complex demonstrator was created. It has been shown that DED-Arc can produce high-volume aluminium parts with the same quality as the corresponding subtractive processing strategy.
Additionally, the entire additive manufacturing chain has been digitally integrated, enabling traceability of all relevant process steps, which is essential for reliable subsequent quality assessment.
The determination of mechanical properties of welded Steel structures such as strength or ductility is a subject of high interest for the majority of Companies in the area of metal Processing. The material Parameters can be obtained by performing the tensile test on the samples made from a part of a component. In some cases, it is highly expensive to produce the tensile specimens especially from the weld metal, which contains different type of microstructure such as weld seam or heat affected zone in an extremely small area. Therefore, a method is described in this paper to determine the material Parameters of high strength Steel structures and welded joints locally and without any additional effort to perform the tensile test. In this method, instrumented indentation technique (IIT), an indenter is pushed on the flat surface of a specimen in a certain period of time and simultaneously the applied force and the corresponding indentation path are measured. The data related to the force-indentation diagram is given as input to an artificial neural network (ANN) to obtain the material Parameters. The ANN can be trained by generating the large qualitative data sets with numerical Simulation of the IIT procedure. The Simulation must be run several times with the different material model parameter sets to generate the numerous
force-indentation diagrams as the inputs of ANN. Then, the trained ANN is validated by performing the IIT on the welded joints and comparing the obtained material Parameters from ANN with the tensile test.
Consequently, the mechanical properties of welded joints can be determined by performing the IIT and evaluating the resulting data by the ANN.
Die Präsentation gibt einen Überblick bezüglich der von der BAM im Rahmen des SimCoLas Verbundprojekts durchgeführten Arbeiten zum Thema "Photonische Prozessketten". Die numerisch abgebildete Prozesskette Tiefziehen/Laserstrahlschweißen wird darsgestellt und diskutiert. Fokus der Diskussion ist die entwickelte Methodik zur konsistenten Abbildung numerischer Prozessketten mit der Applikation Heissrisskritikalität beim Laserstrahlschweißen.
Der Vortrag gibt einen Überblick über Arbeiten im Rahmen der Themenstellung "photonische Prozessketten" des SimCoLas Projekts. Es werden Ergebnisse zur Datendurchgängigkeit der Prozesskette Umformen/Laserstrahlschweißen sowie erste Ergebnisse zu numerischen Schweißstruktursimulationen zur Bewertung der Heissrisskritikalität eines tiefgezogenen Napfes beim Laserstrahlschweißen gegeben.
Automatisierungs- und Regelkonzepte für das MSG-Engspaltschweißen - Pendel- und Füllgradregelung
(2018)
Das MSG-Engspaltschweißen eignet sich auf Grund der I-Nahtvorbereitung besonders für das wirtschaftliche Fügen bei hohen Blechdicken über 100 mm und bietet darüber hinaus zusätzliche technologische Vorteile. Für die automatisierte Anwendung des Verfahrens unter Produktionsbedingungen muss dabei die Prozesssicherheit auch für mitunter große Variationen der Spaltbreite entlang der Schweißnaht gesichert bleiben. In erster Linie betrifft dies bei mechanischer Auslenkung der Drahtelektrode die Adaption der Pendelbewegung auf die jeweilige Spaltbreite um eine ausreichende Flankenanbindung zu garantieren. Für die Online-Regelung der Pendelbewegung mittels Lichtbogensensorik wurde eine Methode implementiert die die notwendigen Pendelwinkel an jeder Nahtflanke unabhängig ermittelt und darüber hinaus Fehlstellungen des Brenners sowie Veränderungen des Kontaktrohrabstandes und der Prozessparameter eigenständig kompensiert. Eine Füllgradregelung auf Grundlage optischer Erfassung und Auswertung der Schweißnahtgeometrie wurde zusätzlich eingesetzt um bei veränderlichen Nahtquerschnittsflächen einen vorgegebenen, gleichbleibenden Lagenaufbau zu erzielen.