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Der Hauptaspekt der vorliegenden Dissertation ist die Sensitivitätsanalyse der FE- Schweißsimulation, basierend auf einer Variation der Werkstoffkennwerte, sowie deren Einfluss auf das transiente Temperaturfeld und die Verzüge. Dabei wird das Streuband der Werkstoffkennwerte für den gesamten Temperaturbereich sowie für diskrete Temperaturintervalle, die aus der Metallurgie und den experimentellen Randbedingungen abgeleitet sind, betrachtet. Die Untersuchung findet an drei verschiedenen Legierungen statt, welche zurzeit gebräuchliche Werkstoffe im Automobilbau innerhalb der folgenden Hauptlegierungsgruppen darstellen: • hochfester Dualphasenstahl • austenitischer Chrom-Nickel-Stahl • aushärtbare Aluminiumlegierung Die betrachteten Kennwerte sind Wärmeleitfähigkeit, spezifische Wärmekapazität und Dichte sowie E-Modul, Dehngrenze, thermische Dehnung, Querkontraktionszahl und Verfestigungsverhalten. Die Untersuchungen zeigen den großen Einfluss der spezifischen Wärmekapazität und der Dichte auf das berechnete Temperaturfeld und die anschließend ermittelten Verzüge. Mit Blick auf die thermomechanischen Kennwerte werden die Verzüge hauptsächlich von der thermischen Dehnung, dem E-Modul und der Dehngrenze beeinflusst. Die wichtigen thermophysikalischen und thermomechanischen Kennwerte werden für alle drei Legierungen gemessen. Diese sehr genauen Daten werden für eine Simulation ohne die möglichen Fehlerquellen der Streuung der Werkstoffkennwerte verwendet. Die Daten der Werkstoffkennwerte werden dann entsprechend der bekannten Streubänder variiert um die Sensitivität der simulierten Temperaturzyklen und Verzüge zu ermitteln. Die Berechnungsergebnisse werden über Schweißversuche an ebenen Platten mit Laserstrahl- Blindnähten validiert (Thermoelementmessungen, Nahtquerschliffe und Wegaufnehmermessungen der Verzüge). Darüber hinaus werden die Ergebnisse anhand einer Schweißsimulation und Verzugsoptimierung eines industriell relevanten Bauteils überprüft. Die Ergebnisse, Meinungen und Schlüsse dieser Dissertation sind nicht notwendigerweise die der Volkswagen AG.
In diesem Artikel wird eine Übersicht über die Methoden zurnumerischen Berechnung schweißbedingter Bauteilverzüge fürindustrielle Anwendungen gegeben. Zunächst werden die Anforderungen der Automobilindustrie an die benötigte Softwaredargestellt. Dabei wird zwischen der industriellen Forschungund der Entwicklung/Produktionsplanung differenziert. Es werden die verschiedenen derzeit verfügbaren Ansätze zur numerischen Schweißsimulation vorgestellt und deren Möglichkeitenzur Erfüllung der dargestellten Bedürfnisse erläutert. Anhand eines aktuellen Bauteils aus der Automobilindustrie (B-SäuleVW Golf) wird beispielhaft die Verzugsoptimierung mit Hilfe einer Berechnungsmethodik aufgezeigt, welche sich durch eine schnelle Modellerstellung, kurze Rechenzeiten und einfache Handhabung auszeichnet. Ein Vergleich der Simulationsergebnisse mit experimentell ermittelten Daten zeigt sehr gute Über-einstimmungen und verdeutlicht das immense Potenzial einer numerisch unterstützten Prozessoptimierung.
The objective of this paper is to demonstrate a new simulation technique which allows fast and automatic generation of temperature fields as input for subsequent thermomechanical welding simulation. The basic idea is to decompose the process model into an empirical part based on neural networks and a phenomenological part that describes the physical phenomena. The strength of this composite modelling approach is the automatic calibration of mathematical models against experimental data without the need for manual interference by an experienced user. As an example for typical applications in laser beam and GMA-laser hybrid welding, it is shown that even 3D heat conduction models of a low complexity can approximate measured temperature fields with a sufficient accuracy. In general, any derivation of model fitting parameters from the real process adds uncertainties to the simulation independent of the complexity of the underlying phenomenological model. The modelling technique presented hybridises empirical and phenomenological models. It reduces the model uncertainties by exploiting additional information which keeps normally hidden in the data measured when the model calibration is performed against few experimental data sets. In contrast, here the optimal model parameter set corresponding to a given process parameter is computed by means of an empirical submodel based on relatively large set of experimental data. The approach allows making a contribution to an efficient compensation of modelling inaccuracies and lack of knowledge about thermophysical material properties or boundary conditions. Two illustrating examples are provided.