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Eingeladener Vortrag
- nein (45)
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.
Ziel des WelDX Forschungsvorhabens ist es, den Austausch wissenschaftlicher Forschungsdaten aus dem Bereich der Schweißtechnik auf Basis eines einheitlichen Open Source Dateiformates zu ermöglichen und damit die Einhaltung und Dokumentation geeigneter Qualitätsstandards zu fördern. Im Zuge der Projektarbeit wird die Zusammenarbeit und der Wissenstransfer schweißtechnischer Institute zunächst auf nationaler Ebene gefördert und die Bildung eines von der Fachcommunity getragenen Kuratoriums zur Betreuung und Weiterentwicklung des Dateiformates und der Ausarbeitung zugehöriger Qualitätsstandards angestrebt.
Zunächst erfolgt die Erstellung und Veröffentlichung eines geeigneten Dateiformates zum Austausch großvolumiger, detaillierter Forschungsdaten im Bereich mechanisierter und automatisierter Schweißverfahren. Durch die Nutzung des Dateiformates zur Dokumentation der Forschungsarbeiten soll auch für komplexe Schweißaufgaben und Versuchsaufbauten eine deutlich gesteigerte objektive Vergleichbarkeit der Messdaten und Ergebnisse im Sinne der guten wissenschaftlichen Praxis zwischen den Instituten erzielt werden.
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.
An experimental setup to integrate laser sensor into conventional GMAW setups via a unified control architecture is described. The setup is used to automate and monitor narrow-gap GMAW. A way to develop GMAW arc-sensors using artificial neural networks using the setup is shown.
The control system is connected to a relational database to store various process measurements. The database can be accessed to filter previous weldments by numerous criteria which allows modelling of process parameter correlation among vast datasets. Such models can be used for process monitoring and control in future applications.
Zur Effizienzsteigerung beim Einsatz von Lichtbogenverfahren für Fügeaufgaben im Dickblechbereich werden häufig angepasste Verfahren mit möglichst geringer Nahtquerschnittsfläche angewendet, beispielsweise das MSG-Engspaltschweißen für I-Nähte. Die Herausforderung für die Automatisierung des Verfahrens besteht neben der komplexen Prozessführung auch in der oftmals schlechten Zugänglichkeit der Prozesszone für optische Sensorik, weswegen verstärkt auf prozessorientierte Sensorik zurückgegriffen wird. Zur Steigerung des Prozessverständnisses und Entwicklung neuer Regelungskonzepte wurde ein Versuchsaufbau umgesetzt, der sowohl optische Messsysteme als auch prozessorientierte Sensorik in einer gemeinsamen Steuerungsumgebung vereint. Die umfassende prozessbegleitende Sensorik ermöglicht die sukzessive Erweiterung des Prozesswissens, welches direkt zur Umsetzung neuer Steuer- und Regelalgorithmen basierend auf Regressionsmodellen genutzt werden kann. Der gemeinsame Einsatz optischer und prozessorientierter Sensorik wurde zur Auslegung eines Lichtbogensensors zur Höhenführung genutzt. Die Versuchsdurchführung mit dem Ziel der Ableitung nichtlinearer Regressionsmodelle erfolgt automatisiert mit Hilfe eines optischen Sensors. Der Vorteil dieses Verfahrens liegt dabei neben der schnellen Umsetzbarkeit in der direkten Korrelation der Messwerte zu realen physikalischen Systemgrößen und der schnellen Adaption auf unterschiedliche Schweißparameter und -prozesse.
An approach to develop an arc sensor for gap-width estimation during automated NG-GMAW with a weaving electrode motion is introduced by combining arc sensor readings with optical measurement of the groove shape to allow precise analyses of the process. The two test specimen welded for this study were designed to feature a variable groove geometry in order to maximize efficiency of the conducted experimental efforts, resulting in 1696 individual weaving cycle records with associated arc sensor measurements, process parameters and groove shape information. Gap width was varied from 18 to 25 mm and wire feed rates in the range of 9 to 13 m/min were used in the course of this study. Artificial neural networks were used as a modelling tool to derive an arc sensor for estimation of gap width suitable for online process control that can adapt to changes in process parameters as well as changes in the weaving motion of the electrode. Wire feed rate, weaving current, sidewall dwell currents and angles were used as inputs to calculate the gap width. Evaluation the proposed arc sensor model show very good estimation capabilities for parameters sufficiently covered during experiments.
Die Offshore-Windenergie spielt eine wichtige Rolle beim angestrebten Übergang zu einer emissionsfreien Industrie während der nächsten Jahrzehnte. Allerdings beeinflusst die Gründung der Offshore-Windanlagen den gesamten Installationsprozess. Die Anwendung von Leichtbauprinzipien im Stahlbau, wie beispielsweise die Verwendung von aufgelösten Tragstrukturen, sogenannten Jacket-Fundamenten, bietet ein großes Potenzial zur Reduzierung des Ressourcenverbrauchs, insbesondere im Hinblick auf die benötigte Stahlmenge. Der Vortrag befasst sich daher mit der vollständigen Digitalisierung der schweißtechnischen Fertigungs- und Prüfkette. Ziel ist es, eine vollautomatische Fertigung sowie Qualitätsprüfung von Rohrknoten zu ermöglichen. Diese stellen ein Schlüsselelement von Jacket-Fundamenten dar. Des Weiteren wird der Zusammenhang zwischen der Geometrie der Schweißnaht und der resultierenden Ermüdungsfestigkeit durch numerische Methoden unter Einbeziehung bionischer Prinzipien bewertet. Es wird gezeigt, dass rohrförmige Knoten unter Berücksichtigung von Geometrietoleranzen vollautomatisch geschweißt werden können. Die Schweißnahtform konnte gemäß den numerischen Modellen hergestellt werden, was ein großes Potenzial für eine verlängerte Lebensdauer bietet. Anschließend erfolgt eine Bewertung der Verbesserungen bei der Ressourceneffizienz und der Verringerung des CO2-Fußabdrucks durch ein Life Cycle Assessment.
In manufacturing, fusion welding processes use a lot of resources, which presents an opportunity to reduce environmental impact. While there is a general understanding of the environmental impact of these processes, it is difficult to quantitatively assess key parameters. This study introduces a welding-specific methodology that uses life cycle assessment (LCA) to evaluate the environmental impact of fusion welding technologies. Our approach analyses the main parameters that affect the environmental performance of different welding techniques, including traditional methods and additive manufacturing through the Direct Energy Deposition-Arc (DED-Arc) process. We integrate real-time resource usage data to offer an innovative framework for directly deriving environmental impacts. This research contributes to optimising welding processes by providing a precise and quantifiable measure of their ecological impact, facilitating the advancement of sustainable manufacturing practices.
Die Anwendung von Leichtbauprinzipien im Stahlbau, wie z.B. die Verwendung von aufgelösten Tragstrukturen, sog. Jackets-Fundamenten, bietet ein großes Potential zur Reduzierung des Ressourcenverbrauchs, insbesondere im Hinblick auf die benötigte Stahlmenge.
In diesem Vortrag zeigen wir die Potenziale einer vollständigen Digitalisierung der schweißtechnischen Fertigungs- und Prüfkette auf, um eine vollautomatische Fertigung sowie Qualitätsprüfung von Rohrknoten als Schlüsselelement von Jackets-Fundamenten zu ermöglichen. Darüber hinaus wird der Zusammenhang zwischen der Geometrie der Nahtform und der resultierenden Ermüdungsfestigkeit durch numerische Methoden unter Einbeziehung bionischer Prinzipien bewertet. Es wird gezeigt, dass Hohlprofilknoten vollautomatisch unter Berücksichtigung von Geometrietoleranzen geschweißt werden können. Darüber hinaus konnte die Nahtform gemäß den numerischen Modellen hergestellt werden, was ein großes Potenzial für eine verlängerte Lebensdauer bietet. Anschließend werden die Verbesserungen bei der Ressourceneffizienz und die Reduzierung der Kohlendioxidemissionen durch eine Lebenszyklusanalyse bewertet.
Life cycle assessment of fusion welding processes considering upstream and downstream process steps
(2023)
In manufacturing, fusion welding processes consume significant resources, presenting a significant opportunity for reducing environmental impact. Although there is a qualitative understanding of the environmental implications of these processes, a quantitative assessment of key parameters remains complex. This study introduces a welding-specific methodology that employs life cycle assessment (LCA) to quantitatively evaluate the environmental footprint of fusion welding technologies. Our approach identifies and analyses the principal parameters affecting the environmental performance of various welding techniques, including traditional joint welding and additive manufacturing via the Direct Energy Deposition-Arc (DED-Arc) process. Real-time resource usage data is integrated to offer an innovative framework for directly deriving environmental impacts. This research contributes to optimising welding processes by providing a precise and quantifiable measure of their ecological impact. This facilitates the advancement of sustainable manufacturing practices.