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- 2011 (2) (entfernen)
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Schlagworte
- Schweißsimulation (2) (entfernen)
The results of numerical welding simulations strongly depend on its temperature field. In the present paper, the temperature field of a pulsed gas metal arc weld of structural steel S355J2+N (ASTM A572 Gr. 50) with a thickness of 5 mm is experimentally and numerically investigated. In the case of temperature field validation, volumetric Gauss and double-ellipsoid Goldak heat sources are applied. Additionally, different heat source configurations, including adaptations of thermal conductivity, are analyzed regarding their influence on the calculation of welding-induced distortion.
The investigations clarify the influence of heat source configurations on the calculated results, thus, contribute to an improved prediction of welding-induced distortion.
Die Schweißsimulation dickwandiger Bauteile stellt aufgrund der erhöhten Komplexität der thermophysikalischen und thermomechanischen Vorgänge beim Mehrlagenschweißen hohe Anforderungen an kommerziell verfügbare Schweißsimulationssoftware. Das umfasst die während des Fügeprozesses induzierten Verzüge und Eigenspannungen in das gefertigte Bauteil, welche zur Beurteilung der Fertigungsqualität von großer Bedeutung sind. Gerade in dickwandigen Bauteilen ist der Spannungszustand sowohl bedingt durch die konstruktive Steifigkeit der einzelnen Bauteile sowie der gesamten Baugruppe als auch aufgrund zusätzlicher externer Einspannvorrichtungen bei der Fertigung überaus komplex. Hinzu kommen bei Werkstoffen mit Phasenumwandlung noch die metallurgisch verursachten Spannungszustände und bei mehrlagig ausgeführten Schweißverbindungen die wiederholte thermische und umwandlungsbedingte Spannungsausbildung, so dass eine überschlägige Abschätzung des gesamten Verformungs- und Spannungszustandes auch für Experten in der Regel nicht mehr möglich ist. Die vorherrschenden Verformungen und Spannungen bestimmen jedoch maßgeblich die Eigenbeanspruchung der Schweißkonstruktion und damit deren Belastbarkeit im Betrieb. Eine genaue Kenntnis dieser Daten würde wertvolle Informationen zur Qualitätsoptimierung des Endproduktes liefern.