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Welding is the most important joining technology. In the steel construction
industry, e.g. production of windmill sections, welding accounts for a
main part of the manufacturing costs and resource consumption. Moreover, social
issues attached to welding involve working in dangerous environments. This aspect
has unfortunately been neglected so far, in light of a predominant focus on economics
combined with a lack of suitable assessment methods. In this chapter,
exemplary welding processes are presented that reduce the environmental and
social impacts of thick metal plate welding. Social and environmental Life Cycle
Assessments for a thick metal plate joint are conducted for the purpose of
expressing and analysing the social and environmental impacts of welding.
Furthermore, it is shown that state-of-the-art technologies like Gas Metal Arc
Welding with modified spray arcs and Laser Arc-Hybrid Welding serve to increase
social and environmental performance in contrast to common technologies, and
therefore offer great potential for sustainable manufacturing.
Die transiente nichtlineare 3D-Wärmeleitungsgleichung wurde zur numerischen Lösung mittels der Finite-Elemente-Methode im Ort und mittels explizitem Eulerschema in der Zeit diskretisiert. Der resultierende Algorithmus wurde in ein Computerprogramm überführt wobei besonderer Wert auf paralleles Rechnen gelegt wurde. Das Programm wurde auf die numerische Berechnung eines schweißtypischen transienten Temperaturfelds angewandt. Die Rechenzeit und Skalierbarkeit des Computerprogramms bezüglich der Anzahl verwendeter CPU Kerne wurde untersucht und mit dem kommerziellen FEM Programm Abaqus 6.14 verglichen. Die Anwendung der expliziten Zeitintegration resultiert in verbesserter Skalierbarkeit bezüglich der Anzahl verwendeter CPU Kerne und Rechenzeitersparnis gegenüber der in Abaqus implementierten impliziten Zeitintegrationsmethode.
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.
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.