2015 & 2016
Dissertation, RWTH Aachen, 2015
Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University 2016
Genehmigende Fakultät
Fak05
Hauptberichter/Gutachter
;
Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2015-10-26
Online
URN: urn:nbn:de:hbz:82-rwth-2015-077695
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/565295/files/565295.pdf
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/565295/files/565295.pdf?subformat=pdfa
Einrichtungen
Projekte
Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau (frei) ; hot forging (frei) ; robust design (frei) ; FEM (frei) ; microstructure simulation (frei) ; design (frei) ; uncertainty quantification (frei)
Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 620
Kurzfassung
In industriellen Produktionsprozessen kommt es zu unvermeidlichen Schwankungen im Prozessablauf und im Verhalten des eingesetzten Werkstoffs. Diese Schwankungen können zur Erzeugung eines Produktes, das nicht den Qualitätsansprüchen genügt, oder im schlimmsten Fall zum Stopp des Produktionsprozesses führen. In der integrativen Auslegung von Prozessen können diese Schwankungen bisher nicht berücksichtigt werden. Die vorliegende Arbeit widmet sich der Entwicklung von Methoden zur prozessnahen Identifikation und Quantifizierung von Schwankungen aller für die Auslegung von Warmmassivumformprozessen relevanten, beschreibenden Werte und deren Implementierung in numerische Prozessauslegungstools, insbesondere in die FEM. Basierend auf den sogenannten Resampling-Verfahren, die auf der Stichprobentheorie basieren, wird eine neue Methode für komplexe, nicht-lineare, mikrostrukturbasierte Werkstoffmodelle vorgestellt. Sie erlaubt es, die Schwankungen des Werkstoffverhaltens in Form von Verteilungen der Modellparameter zu erfassen. Kombiniert man diese neue Methode in der Anwendung mit DoE-basierten Simulationsstudien, ist es weiter möglich, sowohl die produktrelevanten als auch die prozessrelevanten Zielwerte in statistischen Verteilungen vorherzusagen. Produktrelevante Werte sind hierbei bspw. Korngrößen und rekristallisierte Anteile, prozessrelevente Werte sind bspw. Anlagenlasten und Werkzeugspannungen. Die Ergebnisse werden anhand der Herstellung endkonturnah geschmiedeter Kegelräder validiert. Damit liefert die vorliegende Arbeit wichtige Grundlagen zur genauen Berücksichtigung von Schwankungen im Prozessablauf und im Werkstoffverhalten und ermöglicht damit, die Robustheit bzw. Stabilität von Prozessen und Produktqualitäten künftig schon in der Auslegung abzuschätzen.In industrial production variations occur during processing and in the materials behavior. These variations are unavoidable. They can lead to products that do not meet the quality requirements. At worst, a stop of the production process can be caused. In today’s process design of hot forging processes these variations cannot be considered. This thesis focuses on the development of new methods and strategies for the identification and quantification of uncertainties and variations of all necessary input data to describe entire process chains in hot forging and further their implementation in numerical tools for process design, in particular in the FEM. Based on the well-established resampling methods a new method applicable for complex, non-linear, microstructure-based material models is presented. This method implements the variations in the material behavior by distributions of model parameters. Combining this new method with DoE-based simulation studies it is possible to predict all necessary product-relevant and process-relevant target values in statistical distributions. In this case, product-relevant values are e.g. grain sizes and recrystallized fractions. Process-relevant target values are e.g. forging loads and tool stresses. The results are validated by the production of near net shape bevel gears. Thus, an important basis for the future consideration of process and material variations is provided, which enables for estimating the robustness of processing conditions and product qualities during the design phase.
OpenAccess:
PDF PDF (PDFA)
(additional files)
Dokumenttyp
Dissertation / PhD Thesis/Book
Format
online, print
Sprache
German
Externe Identnummern
HBZ: HT018888797
Interne Identnummern
RWTH-2015-07769
Datensatz-ID: 565295
Beteiligte Länder
Germany