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Rechnergestützte Verzugsminimierung beim Laserstrahlschweißen komplexer Bauteilstrukturen

Fachliche Zuordnung Produktionsautomatisierung und Montagetechnik
Förderung Förderung von 2016 bis 2019
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 319905670
 
Erstellungsjahr 2020

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Die Vorzüge des Laserstahlschweißens, wie die hoch fokussierte Leistungseinbringung, die hohen Schweißgeschwindigkeiten und die flexiblen Anwendungsmöglichkeiten, führen dazu, dass diese Fügetechnologie zunehmend in der Produktion eingesetzt wird. Wie auch bei anderen Schmelzschweißverfahren ergibt sich jedoch nach dem Schweißvorgang ein Bauteilverzug. Vor allem bei komplexen Bauteilen, an denen mehrere Schweißvorgänge durchgeführt werden, tritt Verzug verstärkt auf. Dieser muss durch aufwändige nachgelagerte Schritte, wie ein mechanisches oder thermisches Richten, behoben werden, um Bauteiltoleranzen einzuhalten. Die hohe Anzahl an Freiheitsgraden, die sich aus komplexen Schweißaufgaben ergibt, ermöglicht es jedoch eine optimale Kombination aus den vielen möglichen Parametern zu verwenden, bei der ein minimaler Gesamtverzug resultiert. Die Ermittlung dieser optimalen Kombination an Parametern erfolgte bisher mit hohem experimentellem Aufwand. Aus diesem Grund war das Ziel des Forschungsvorhabens die Entwicklung eines methodischen, allgemeingültigen und effizienten Vorgehens zur Bestimmung von verzugsoptimierten Fertigungsparametern für das Laserstrahlschweißen von komplexen Bauteilgeometrien. Ferner sollte gezeigt werden, wie das komplexe Vorgehen innerhalb einzelner Schritte automatisiert werden kann. Das entwickelte Vorgehen basiert auf der Kombination von Teilmodellen. Zur Ermittlung von Verzug wurden zunächst FEM-Simulationsmodelle der einzelnen Schweißprozesse erstellt. Die bei der Simulation eingesetzten Wärmequellen wurden anhand von Querschliffen kalibriert. Dabei erfolgte eine automatisierte Erfassung der Kontur der Schmelzisothermen aus den Querschliffbildern. Das Vorgehen dafür beruht auf der sukzessiven Anwendung von grundlegenden Operationen der digitalen Bildverarbeitung. Im Simulationsmodell wurde die zweidimensionale Kontur des virtuellen Schmelzbads durch Projizierung der Schmelzisofläche auf eine Ebene orthogonal zur Schweißrichtung bestimmt. Die Kalibrierung erfolgte durch den Abgleich äquidistant verteilter Punkte auf den resultierenden Linien. Durch einen Genetischen Algorithmus wurden dabei die Wärmequellenparameter iterativ angepasst. Der in den Simulationsmodellen berechnete Teilverzug in den einzelnen Gebieten für die jeweiligen Parameterkombinationen wurde im Anschluss, dem Lokal-Global-Ansatz folgend, in einem mechanischen Modell zusammengeführt. Um die Effizienz des Vorgehens zu steigern, wurden künstliche Neuronale Netze eingesetzt. Diese wurden mit den Ergebnissen der Teilsimulationen trainiert. Die Netze ermöglichten es, den Zusammenhang zwischen den Schweißparametern als Eingangsgrößen und dem Verzug als Ausgangsgröße mit einer Abweichung von 2,3% gegenüber der Simulation abzubilden. Die insgesamt benötigte Zeit für die Berechnung des Verzugs am komplexen Bauteil wurde dabei halbiert. Die Tragfähigkeit des Vorgehens konnte durch experimentelle Untersuchungen nachgewiesen werden. Für die einfache Übertragung der Methode auf neue Schweißaufgaben wurde zudem ein Katalog mit Handlungsempfehlungen erarbeitet.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

  • Rechnergestützte Minimierung des Verzugs laserstrahlgeschweißter Bauteile.“ Dissertation. Technische Universität München (2017)
    Belitzki, A.
  • Distortion Minimization of Laser Beam Welded Components by the Finite Element Simulation and Artificial Intelligence. CIRP journal of Manufacturing Science and Technology (2019)
    Belitzki, A.; Stadter, C.; Zaeh, M. F.
    (Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.cirpj.2019.10.001)
  • “Real-time prediction of quality characteristics in laser beam welding using optical coherence tomography and machine learning”. ICALEO – Technical Paper presentations (2019) Demonstrator auf der LASER World of Photonics 2017 & 2019
    Stadter, C.; Schmoeller, M.; Rhein L.; Zaeh, M. F.
 
 

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