Numerische Sickenoptimierung zur Versteifung bombierter Blechgeometrien unter Berücksichtigung des nichtlinearen Formänderungsvermögens mithilfe eines gekoppelten Algorithmus
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Im Rahmen des Forschungsvorhabens entstand eine Methode zur Optimierung von bombierten Blechbauteilen unter Berücksichtigung von kritischen Fertigungsbedingungen. Ziel ist es dem Konstrukteur eine Methode als Werkzeug bereit zu stellen, die diesem hilft ein virtuell konstruiertes Bauteil hinsichtlich Steifigkeit und unter Berücksichtigung von Fertigungsrandbedingungen zu optimieren. Für eine möglichst einfache Verwendung und der guten Schnittstellen bildet die kommerzielle Finite-Element Software Abaqus die Basis für die Methode. Durch den modularen Aufbau sowie einer späteren Automatisierung der Methode fungieren selbst entwickelte Python-Skripte als Steuer- sowie Kopplungsteilprogramme. Der modulare Aufbau der Methode bietet nicht nur die Möglichkeit einzelne Module innerhalb der Methode wiederholt zu verwenden, sondern auch einzelne Module für weitere Forschungsvorhaben einzusetzen. Die Umformsimulation, welche zu Beginn und gegen Ende der Methode verwendet wird, liefert nicht nur die Ausgangswerte für die Erzeugung der Trajektorien, sondern dient auch zur Bewertung der durch das Sickenaufprägen erreichten Steifigkeit sowie Herstellbarkeit. Für letztere wird zudem das Umformbarkeitsgrenzen-Vorhersagemodell GFLC verwendet. Wichtiger Bestandteil der Umformsimulation ist das dort verwendete anisotrope Materialmodell Yld2000-d, welches die Dehnungsgeschichte pro Umformschritt als Eingabewert für das GFLC liefert. Wie bereits erwähnt liefert die Umformsimulation zu Beginn der Methode die Spannungswerte zur Ermittlung des Trajektorienverlaufs für die zu erstellenden Sicken. Bevor ein solcher Verlauf berechnet wird, erhält der Konstrukteur allerdings die Möglichkeit mehrere Parameter, wie unter anderem den Designbereich, die Trajektoriendichte oder auch die Mindestlänge, einzustellen. Das anschließende Aufprägen der Sickengeometrie wird durch alleinige Knotenverschiebung innerhalb des Finite-Element Modells durchgeführt. Hierfür wurde eine Datenbank integriert, die anhand der Vorverformung sowie des GFLC die Ausgangssickenhöhe für die weitere Optimierung liefert. Für die Überprüfung der Simulationsmodelle wurden experimentelle Versuche durchgeführt. Zum einen erfolgte eine Validierung der in der Methode angewendeten Umformsimulation sowie zum anderen ein Abgleich der GFLC-Berechnung mit dem experimentellen Materialversagen. Eine Steifigkeitserhöhung durch das aufprägen der Sicken wurde ebenfalls simulative und experimentell nachgewiesen. Hierdurch ist die Genauigkeit der verwendeten Steifigkeitsanalyse und des Algorithmus zur Bestimmung der optimalen Sickenhöhe verifiziert. Es entstand eine Methode, die es ermöglicht die Herstellbarkeit sowie Fertigungsrandbedingungen bei der Optimierung von bombierten Blechbauteilen hinsichtlich der Steifigkeit durch gezieltes Einbringen von Sicken zu berücksichtigen. Durch den modularen Aufbau finden einige Module in anderen Forschungsvorhaben wie beispielsweise bei der Sickenoptimierung im Bereich der faserverstärkten Kunststoffe Verwendung.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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(2018) Formability consideration during bead optimisation to stiffen deep drawn parts. Prod. Eng. Res. Devel. (Production Engineering) 12 (6) 691–702
Cha, Wan-Gi; Müller, Sabrina; Albers, Albert; Volk, Wolfram
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Determination of the bead geometry considering formability and stiffness effect using generalized forming limit concept (GFLC), 10th Numisheet, Bristol, September 2016
Cha, W.-G.; Vogel, S.; Bursac, N.; Albers, A.; Volk, W.
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Influence of process parameters on the formability of bead stamping part using advanced models. 36th IDDRG, München, Juli 2017
Cha, W.; Müller, S.; Bursac, N.; Albers, A.; Volk, W.
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Formability consideration during bead optimization for stiffening sheet metal parts (vorläufiger Titel), Dissertation, Lehrstuhl für Umformtechnik und Gießereiwesen (utg), Technische Universität München (TUM), 2018
Cha, W.-G.
