5.2 Metallische Hochtemperaturwerkstoffe
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Das hochaktuelle Thema der Integration und Wiederverwendung von Wissen und Daten aus Herstellung, Bearbeitung und Charakterisierung von Materialien ('Digitalisierung von Materialien') wird in den Projekten Innovationsplattform MaterialDigital (PMD, materialdigital.de) und Materials-open-Lab (Mat-o-Lab, matolab.org) adressiert. In diesem Beitrag werden die Weiterentwicklungen in diesen Projekten hinsichtlich der Speicherung von Zugversuchsdaten gemäß einer normenkonformen (DIN EN ISO 6892-1:2019-11) ontologischen Repräsentation vorgestellt. Das umfasst den Weg von der Entwicklung einer Ontologie nach Norm, der Konvertierung von Daten aus Standardtests in das interoperable RDF-Format bis hin zur Verknüpfung von Ontologie und Daten. Letztendlich können die entsprechenden Daten in einem Triple Store abgelegt und abgefragt werden.
Mit der Digitalisierung von Materialien und Prozessen ist ein Paradigmenwechsel in der Materialentwicklung, -gestaltung und -optimierung verbunden, welcher gleichermaßen vielseitige Möglichkeiten eröffnet und eine große Herausforderung darstellt. Insbesondere sind bei den Digitalisierungsbestrebungen die Qualitätssicherung von Prozessen und Ausgabedaten sowie die Interoperabilität zwischen Anwendungen nach FAIR-Prinzipien (Findability, Accessibility, Interoperability, Reusability) sicherzustellen. Dies umfasst die Speicherung, Verarbeitung und Abfrage von Daten in möglichst standardisierter Form, wobei entsprechend auch Normungs- und Standardisierungsgremien beteiligt werden müssen. Um der Herausforderung gerecht zu werden, Materialdaten für alle Beteiligten konsistent zu kontextualisieren, müssen alle notwendigen Informationen zum Zustand des Materials inklusive produktions- und anwendungsbedingter Veränderungen über eine einheitliche, maschinenlesbare Beschreibung verfügbar gemacht werden. Hierfür sollen Ontologien genutzt werden, da sie maschinenverständliche und -interpretierbare Wissensrepräsentationen durch semantische Konzeptualisierungen ermöglichen, die für das Datenmanagement und die Digitalisierung im Bereich der Materialwissenschaften benötigt werden.
Dieses hochaktuelle Thema der Integration und Wiederverwendung von Wissen und Daten aus Herstellung, Bearbeitung und Charakterisierung von Materialien wird in den Projekten Innovationsplattform MaterialDigital (PMD, materialdigital.de) und Materials-open-Lab (Mat-o-Lab, matolab.org) adressiert. Diese beiden unter der Beteiligung der Bundeanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) durchgeführten Projekte wurden auf der 39. Vortrags- und Diskussionstagung „Werkstoffprüfung“ (2021) grundlegend vorgestellt. In dieser Präsentation sollen die Weiterentwicklungen hinsichtlich der Speicherung von Zugversuchsdaten gemäß einer normenkonformen ontologischen Repräsentation vorgestellt werden. Das umfasst den Weg von der Entwicklung einer Ontologie nach Norm, der Konvertierung von Daten aus Standardtests in das interoperable RDF-Format bis hin zur Verknüpfung von Ontologie und Daten. Letztendlich können die entsprechenden Daten in einem Triple Store abgelegt und abgefragt werden.
Die übliche Standardisierung von mechanischen Prüfverfahren im Bereich der Materialwissenschaft und Werkstofftechnik dient als solide Grundlage für die Ontologieentwicklung. Daher wurde der Zugversuch von Metallen bei Raumtemperatur nach DIN EN ISO Norm 6892-1:2019-11 als einer der ersten Anwendungsfälle in den genannten Projekten ausgewählt. Die Betrachtung und Beschreibung des Zugversuchs beinhaltet sowohl dessen ontologische Darstellung als auch eine exemplarische Datengenerierung. Die semantische Verbindung von Ontologie und Daten führt zu Interoperabilität und einer verbesserten Abfragefähigkeit.
Die Entwicklung digitaler Prozesse für die Materialwissenschaft und Werkstofftechnik muss naturgemäß auch die Charakterisierungsmethoden der Werkstoffprüfung abbilden, die oft durch eine hohe Komplexität gekennzeichnet sind. Als vorteilhaft erweist sich dabei der hohe Standardisierungsgrad, der sich z.B. in klaren Anforderungen an die eingesetzten Prüfmittel und festgelegten Vorgehensweisen ausdrückt. Diese können (und müssen) in entsprechenden digitalen Versuchsbeschreibungen abgebildet werden, wobei sich die klaren Datenstrukturen und Terminologien als vorteilhaft erweisen.
Die zunehmende geopolitische Bedeutung der Ressourcenverfügbarkeit sowie die Anforderungen an einen geschlossenen Materialkreislauf treiben die Materialforschung voran, um konventionelle Werkstoffe mit weniger kritischen Zusätzen zu legieren oder sogar vollständig mit nachhaltigeren Alternativen zu substituieren. Eine potenzielle Alternative stellen die intermetallischen Eisenaluminid-Legierungen (FeAl) dar. Im Labormaßstab wurden bereits viele Legierungskonzepte für verbesserte Hochtempera- tureigenschaften oder Duktilität erfolgreich gießtechnisch umgesetzt. Eine erfolgreiche Erprobung von FeAl-Legierungen im industriellen Maßstab stand zu Beginn des Projekts aber weiterhin aus. Ziel des Vorhabens war daher die Entwicklung von simulationsgestützten Gießkonzepten in industrienahe Gießprozesse anhand der Modelllegierung Fe-26Al-4Mo-0,5Ti-1B und die Eingrenzung der prozesstechnischen Verfahrensgrenzen durch Warmrissversuche. Erkenntnisse hieraus wurden in einen praxisorientierten, für zukünftige Anwender in KMUs zugänglichen Handlungskatalog für die gießgerechte Auslegung von Bauteilen aus Eisenaluminiden überführt. Fokus wurde insbesondere auf das Feinguss- und Kokillengussverfahren im Schleuderguss gesetzt. Neben zahlreicher Konstruktions- und Gießprozessparameter wurden auch Wärmebehandlungen und Legierungszusätze (Al, Mo, B) variiert, um den Einfluss von Legierungselementen auf Gießbarkeit, Mikrostruktur und mechanische Kennwerte zu be- stimmen. Eine umfangreiche Basis an Daten aus Mikrostrukturanalysen (Mikroskopische Bildgebung, Bestimmung von Korngrößen sowie Phasenzusammensetzungen und -anteilen, Fraktographie), mechanischen Tests (Härtemessungen, Druckversuch, Zugversuch, Warmzugversuch, Kriechversuch) sowie Messungen thermophysikalischer Eigenschaften konnte für die Modelllegierung erzeugt werden. Korrelationen dieser Informationen mit Prozessvariablen erlaubten Schlussfolgerungen zu Härtungsmechanismen und Duktilität in der Legierung und wie sie prozesstechnisch in Gieß- und Bauteilauslegung gesteuert werden können. Der erfolgreiche Abguss von hochkomplexen Bauteilgeometrien mit dünnen Wandstärken sowie optimierte Legierungszusammensetzungen zeigen Perspektiven auf neue Anwendungsfelder auf.
Das Ziel des Forschungsvorhabens ist erreicht worden.
Abstract While classically used to visualise the magnetic microstructure of functional materials (e.g., for magnetic applications), in this study, the Bitter technique was applied for the first time to visualise macroscopic deformation gradients in a polycrystalline low-carbon steel. Spherical indentation was chosen to produce a multiaxial elastic–plastic deformation state. After removing the residual imprint, the Bitter technique was applied, and macroscopic contrast differences were captured in optical microscopy. To verify this novel characterisation technique, characteristic “hemispherical” deformation zones evolving during indentation were identified using an analytical model from the field of contact mechanics. In addition, near-surface residual stresses were determined experimentally using synchrotron radiation diffraction. It is established that the magnetic domain distribution contrast provides deformation-related information: regions of different domain wall densities correspond to different “hemispherical” deformation zones (i.e., to hydrostatic core, plastic zone and elastic zone, respectively). Moreover, the transitions between these three zones correlate with characteristic features of the residual stress profiles (sign changes in the radial and local extrema in the hoop stress). These results indicate the potential of magnetic domain distribution imaging: visualising macroscopic deformation gradients in fine-grained ferromagnetic material with a significantly improved spatial resolution as compared to integral, mean value-based measurement methods.
Virtual-lab-based determination of a macroscopic yield function for additively manufactured parts
(2019)
This work aims for a yield function description of additively manufactured parts of S316L steel at the continuum-mechanical macro-scale by means of so-called virtual experiments using a crystal plasticity (CP) model at meso-scale. Additively manufactured parts require the consideration of the specific process-related microstructure, which prevents this material to be macroscopically treated as isotropic, because of crystallographic as well as topological textures. From virtual experiments, yield loci under various loading conditions are simulated. The scale bridging from meso- to macro-scale is realised by the identification of the simulated yield loci as a modified anisotropic Barlat-type yield model representation.
Virtual-lab-based determination of a macroscopic yield function for additively manufactured parts
(2019)
This work aims for an yield function description of additively manufactured (AM) parts of S316L steel at the continuum-mechanical macro-scale by means of so-called virtual experiments using a crystal plasticity (CP) model at meso-scale. Additively manufactured parts require the consideration of the specific process-related microstructure, which prevents this material to be macroscopically treated as isotropic, because of crystallographic as well as topological textures.
EBSD/CT-Scans from in-house additively manufactured specimen extract the unique microstructural topology which is converted to a representative volume element (RVE) with grain structure and crystal orientations.
Crystal plasticity model parameters on this RVE are calibrated and validated by means of mechanical testing under different texture angles. From virtual experiments on this RVE, yield loci under various loading conditions are simulated. The scale bridging from meso- to macro-scale is realised by the identification of the simulated yield loci as a modified anisotropic Barlat-type yield model representation.
Virtual-lab-based determination of a macroscopic yield function for additively manufactured parts
(2018)
This work presents a method for the yield function determination of additively manufactured parts of S316L steel. A crystal plasticity model is calibrated with test results and used afterwards to perform so-called virtual experiments, that account for the specific process-related microstructure including crystallographic and morphological textures. These simulations are undertaken on a representative volume element (RVE), that is generated from EBSD/CT-Scans on in-house additively manufactured specimen, considering grain structure and crystal orientations. The results of the virtual experiments are used to determine an anisotropic Barlat yield function, that can be used in a macroscopical continuum-sense afterwards. This scale-bridging approach enables the calculation of large-scale parts, that would be numerically too expensive to be simulated by a crystal plasticity model.
Virtual-lab-based determination of a macroscopic yield function for additively manufactured parts
(2018)
This work presents a method for the yield function determination of additively manufactured parts of S316L steel. A crystal plasticity model is calibrated with test results and used afterwards to perform so-called virtual experiments, that account for the specific process-related microstructure including crystallographic and morphological textures. These simulations are undertaken on a representative volume element (RVE), that is generated from EBSD/CT-Scans on in-house additively manufactured specimen, considering grain structure and crystal orientations. The results of the virtual experiments are used to determine an anisotropic Barlat yield function, that can be used in a macroscopical continuum-sense afterwards. This scale-bridging approach enables the calculation of large-scale parts, that would be numerically too expensive to be simulated by a crystal plasticity model.