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Ermittlung von Vertrauensbereichen der Stabilitätsaussage bei Fräsprozessen

Antragsteller Professor Dr.-Ing. Steffen Ihlenfeldt, seit 1/2016
Fachliche Zuordnung Spanende und abtragende Fertigungstechnik
Förderung Förderung von 2013 bis 2017
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 222380322
 
Erstellungsjahr 2016

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Mit dem hier dargestellten Vorhaben wurde eine Methode entwickelt, welche Unsicherheiten von Parametern der Modelle für die Prognose von Ratterphänomenen bei der Berechnung der Stabilitätsgrenze berücksichtigt. Damit können Vertrauensbereiche der berechneten Stabilitätsgrenze angegeben und somit eine robuste Prognose der Prozessstabilität ermöglicht werden. Im Gegensatz zu ähnlichen, bereits verfügbaren Ansätzen ermöglicht das entwickelte Verfahren eine effiziente Berechnung auch für eine große Anzahl unsicherer Parameter, was es für ein breites, praxisrelevantes Spektrum von Prozessrandbedingungen anwendbar macht. Zur Algorithmenentwicklung wurden bereits prinzipiell existierenden Frequenzbereichsverfahren zur Stabilitätsanalyse weiterentwickelt. Im Kern der Lösungsidee stand dabei der Ansatz, die kombinierte Variation von Parametern durch die Superposition der Einflüsse der einzelnen Parameterschwankungen abzubilden. Um für diese Berechnungen die Anzahl der notwendigerweise zu variierenden Parameter zu definieren, geeignete Berechnungsalgorithmen wählen zu können, sinnvolle Beschreibungsformen für die Parameterunsicherheiten festzulegen und Grenzen der Vertrauensbereiche abzuschätzen, wurde eine Klassifizierung der Parameterunsicherheiten hinsichtlich der Charakteristik der Unsicherheiten, der Sensitivität auf die Stabilitätsgrenze sowie der Korrelation zwischen verschiedenen Parametern vorgenommen. Die Rechenzeitersparnis, die sich gegenüber einer expliziten Stabilitätsanalyse ergibt, hängt stark von den Prozessrandbedingungen und dem notwendigerweise anzuwendenden Berechnungsverfahren ab. Bei der Anwendung der zeroth order approximation sinkt die Berechnungsdauer lediglich auf ca. ein Drittel. Für solche Prozesse wäre jeweils zu prüfen, ob die Anwendung der Näherungslösung tatsächlich sinnvoll ist. Prozesse, bei denen die Zeitvarianz der Richtungsfaktoren der Prozess-Maschine-Wechselwirkung einen Einfluss auf die Stabilitätsgrenze besitzt, erfordern die Anwendung der multi frequency solution zur Stabilitätsanalyse. In diesem Fall kann die benötigte Rechenzeit auf 2-4% der Rechenzeit für die explizite Lösung reduziert werden. Für diese Prozessrandbedingungen ermöglicht das entwickelte Verfahren damit überhaupt erst eine praktikable Ermittlung von Vertrauensbereichen der Stabilitätsanalyse. In der hier dargestellten Förderperiode lag der Fokus auf den grundlegenden, theoretischen Arbeiten zur Algorithmenentwicklung. Die experimentellen Untersuchungen beschränkten sich auf ein enges Spektrum von Parametereinflüssen und Referenzprozessen. In der ursprünglich angedachten Fortsetzung sollten umfangreiche experimentelle Untersuchungen durchgeführt werden, um darauf aufbauend effiziente Verfahren zur Ermittlung von Parametervertrauensbereichen zu entwickeln. Darüber hinaus sollte das entwickelte Verfahren zur Stabilitätsanalyse auf weitere Prozesse angewandt werden, um das Grundverfahrens für breites Prozessspektrum zu verifizieren, bzw. um Grenzen des Verfahrens und mögliche Erweiterungsansätze zu untersuchen. Mit Nachfolgeprojekten soll eine solche breite Datenbasis bereitgestellt werden. Die Ergebnisse sollen mit weiterführenden Projekten in eine praxisnahe Anwendung überführt werden.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

  • Ein Beitrag zur effizienten Analyse der Prozessstabilität beim HSC-Fräsen, Dissertation, 159 Seiten, 2015, ISBN 978-3-86780-399-1
    Löser, M.
  • Influence of Parameter Uncertainties on the Computation of Stability Lobe Diagrams, Procedia CIRP 46 (2016) pp. 460-463
    Löser, M.; Großmann, K.
    (Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.procir.2016.04.031)
  • Optimal situationally adapted production systems based on an active state machine-process-model, in: Tagungsband zum Wiener Produktionstechnik Kongress, 2016
    Ihlenfeldt, S.
 
 

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