Erweiterung von Verschleißmodellen für moderne Warmumformprozesse
Creators: name: Müller, Felix
Publisher: name: Hannover : Institutionelles Repositorium der Leibniz Universität Hannover
Year: 2024
Subjects: subject: Hot Forming
subject: Forging
subject: Tailored Tempering
subject: Wear
subject: Finite Element Method
subject: Hardness Evolution
subject: Big Data
subject: Warmumformung
subject: Gesenkschmieden
subject: Verschleiß
subject: Finite Elemente Methode
subject: Wärmeübergang
subject: Härteevolution
subject: Dewey Decimal Classification::600 | Technik

description: Besonders bei Warmumformprozessen, die zur Herstellung hochbelastbarer Bauteile dienen, stellt der Verschleiß an den eingesetzten Werkzeugen eine große Herausforderung bei der Prozessauslegung dar. Um dem zu begegnen werden verschiedene Ansätze zur Verbesserung von Verschleißmodellen für die Warmumformung vorgestellt. Dabei wird sowohl auf die Warmblechumformung am Beispiel des Tailored Temperings als auch auf die Warmmassivumformung am Beispiel des Gesenkschmiedens eingegangen. Beim Tailored Tempering liegt ein wesentlicher Schwer-punkt auf dem Wärmeübergang zwischen Werkzeug und Werkstück, da er für die Abschätzung von Anlasseffekten von Bedeutung ist. Härteverluste von bis zu 40% nach 500 Zyklen konnten anschließend unter prozessrelevanter Belastung nachgewiesen werden. Für das Gesenkschmieden wurde eine Methode entwickelt, um Härteveränderungen neben einer thermischen Belastung auch unter zusätzlicher mechanischer Spannungsüberlagerung im Labor zu untersuchen. Durch eine Implementierung dieser Ergebnisse in eine kommerzielle FE-Software konnte im Rahmen von industrienahen Validierungsversuchen eine quantitative Prognosegenauigkeit der Werkzeughärte von über 90% erreicht werden. Für eine Verschleißprognose wird deutlich, dass Prozessschwankungen einen erheblichen Einfluss haben. Dafür wird ein erster Ansatz vorgestellt, der statistische Methoden nutzt, um diesen Einfluss zu berücksichtigen. Die Arbeit zeigt, dass bestehende, numerische Verschleißmodelle durch die Einbeziehung von Prozessdaten und statistischen Methoden höherwertigere Prognosegenauigkeiten erzielen können.
description: Especially in hot forming processes, which are used to manufacture highly strenght components, wear on the tools used represents a major challenge in process design. To counter this, various approaches for improving wear models for hot forming are presented. Both hot sheet metal forming (tailored tempering) and hot forging (die forg-ing) are addressed. In the case of tailored tempering, a key focus is the heat transfer between the tool and the workpiece, as this is important for estimating tempering ef-fects. Hardness losses of up to 40% after 500 cycles were subsequently demonstrat-ed under process-relevant loads. A method was developed for die forging to investi-gate changes in hardness under additional mechanical stress superposition in the la-boratory in addition to thermal stress. By implementing these results in a commercial FE software, a quantitative prediction accuracy of the tool hardness of more than 90% could be achieved within the context of industry-related validation tests. For a wear prediction it becomes clear that process fluctuations have a considerable influence. A first approach is presented that uses statistical methods to take this influence into ac-count. The work shows that existing numerical wear models can achieve higher-quality forecasting accuracy by including process data and statistical methods.