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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.
Offshore wind energy plays an important role for the desired transition towards a carbon dioxide free industry within the next decades. However, the grounding of the offshore wind plants governs the overall installation process besides bureaucratic bottlenecks.
The application of lightweight principles in steel construction, e.g. the usage dissolved load-bearing structures, so called Jackets foundations, offer great potential in reducing the resource consumption, especially with respect to the needed amount of steel.
In this context this paper focuses on a fully digitalization of the welding manufacturing and as well as testing chain to enable a fully automated manufacturing as well as quality assessment of tubular nodes as key element of Jackets foundation structures. Furthermore, the relationship between the seam shape geometry and resulting fatigue strength is evaluated by numerical methods incorporating bionic principles. It is shown that tubular nodes can be welded fully automatically taking geometry tolerances into account. Moreover, the seam shape could be manufactured as requested by the numerical models which offers great potential for an extended lifetime. Subsequently, the improvements in resource efficiency and reduction of carbon dioxide emissions are evaluated by a life-cycle-assessment.
Offshore wind energy plays an important role for the desired transition towards a carbon dioxide free industry within the next decades. However, the grounding of the offshore wind plants governs the overall installation process besides bureaucratic bottlenecks.
The application of lightweight principles in steel construction, e.g. the usage dissolved load-bearing structures, so called Jackets foundations, offer great potential in reducing the resource consumption, especially with respect to the needed amount of steel.
In this context this paper focuses on a fully digitalization of the welding manufacturing and as well as testing chain to enable a fully automated manufacturing as well as quality assessment of tubular nodes as key element of Jackets foundation structures. Furthermore, the relationship between the seam shape geometry and resulting fatigue strength is evaluated by numerical methods incorporating bionic principles. It is shown that tubular nodes can be welded fully automatically taking geometry tolerances into account. Moreover, the seam shape could be manufactured as requested by the numerical models which offers great potential for an extended lifetime. Subsequently, the improvements in resource efficiency and reduction of carbon dioxide emissions are evaluated by a life-cycle-assessment.
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.
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.
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.
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.