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Oberflächentexturen auf Tiefziehwerkzeugen zur Reduktion von Reibung und Verschleiß durch maschinelles Festklopfen

Fachliche Zuordnung Ur- und Umformtechnik, Additive Fertigungsverfahren
Förderung Förderung von 2015 bis 2018
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 274033148
 
Erstellungsjahr 2018

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Als Ergebnis dieses Forschungsprojektes liegen ein analytisch-empirisches und ein numerisches Prozessmodell des Maschinellen Oberflächenhämmerns vor, mit denen das tribologische System beschichteter, strukturierter, maschinell oberflächengehämmerter Tiefziehwerkzeuge mit einem Schmierstoff und X15CrNiMo18-10 als Blechwerkstoff beschrieben werden kann. Die Wechselwirkungen zwischen der verfestigten Randzone des Werkzeugs, seiner strukturierten Oberfläche, der Beschichtung und dem Schmierstoff sind bekannt. Es können Empfehlungen bezüglich der Bearbeitung von Tiefziehwerkzeugen durch maschinelles Oberflächenhämmern gegeben werden. In einem ersten Schritt wurden ausgewählte Oberflächenstrukturen in Analogieproben eingebracht und die entstehenden Tiefenverläufe von Eigenspannungen und Verfestigung analysiert. Es wurde gezeigt, dass das Maschinelle Oberflächenhämmern zu einer Verringerung der Rauheit sowie insbesondere zur Umwandlung von Zug- in Druckeigenspannungen in der Randzone der Analogieproben führte. Im zweiten Schritt wurden die Kontaktmechanik und die Prozesskinematik beim Maschinellen Oberflächenhämmern mithilfe eines FE-Modells abgebildet. Aus diesem Modell wurden sowohl die Parallel- und Lateralkraft auf den Hammerkopf als auch die Tiefenverläufe von Eigenspannungen und Umformgrad untersucht. Die höchsten Werte für beide Parameter wurden mit einer symmetrischen Oberflächenstruktur mit positiver Überdeckung erzielt. Der dritte Schritt bestand in der Bestimmung des Reibwertes ausgewählter Oberflächenstrukturen im Streifenziehversuch. Die Blechhalter des Streifenziehversuchs wurden mit den jeweiligen Oberflächenstrukturen versehen und die Reibungskoeffizienten untersucht. Im Fall hydromechanischer Reibung führte eine orientierte Oberflächenstruktur zum geringsten Reibungskoeffizienten, im Fall von Mischreibung erzielte eine symmetrische Oberflächenstruktur die besten Ergebnisse. Zur näheren Untersuchung des tribologischen Systems wurde dieses im vierten Schritt in einem Coupled-Eulerian-Lagrange-Modell abgebildet. Das Modell wurde anhand der experimentell ermittelten Reibungskoeffizienten validiert. Es zeigte eine deutlich verringerte Kontaktnormalspannung sowie verringerte Einglättung der Oberflächenstruktur im geschmierten Fall gegenüber dem nicht geschmierten Fall. Abschließend wurde ein Tiefziehwerkzeug mit einer aufgrund der zuvor gewonnenen Erkenntnisse ausgewählten Oberflächenstruktur versehen, beschichtet und es wurden Tiefziehversuche durchgeführt. Als Referenz wurde die gleiche Zahl Versuche mit einem Referenzprozess mit Ziehfolie sowie mit einem polierten und beschichteten Werkzeug durchgeführt. Hierbei zeigten der Referenzprozess sowie das polierte Werkzeug nach 3500 Hüben deutliche Gebrauchsspuren, das maschinell oberflächengehämmerte Werkzeug zeigte keine Gebrauchsspuren.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

  • 2D-CFD Analysis of the Fluid Pressure and Velocity Distribution of Experimentally Machine Hammer Peened Surface Structures in Hydrodynamic Applications. In: Applied Mechanics and Materials 794 (2015) S. 174-181
    Trauth, D.; Terhorst, M.; Mattfeld, P.; Klocke, F.
    (Siehe online unter https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMM.794.174)
  • Analysis of the velocity distribution of an elliptic surface structure manufactured by machine hammer peening In: Tribology Letters 60(19) (2015) S. 18-31
    Trauth, D.; Feuerhack, A.; Mattfeld, P.; Klocke, F.
    (Siehe online unter https://doi.org/10.1007/s11249-015-0595-1)
  • CFD-Analyse der Druck- und Geschwindigkeitsverteilung einer maschinell gehämmerten Oberflächenstruktur für geschmierte Gleitkontakte. In: 56. Tribologie-Fachtagung; Bd. II, Hrsg.: GfT e.V. Reibung, Schmierung und Verschleiß, Gesellschaft für Tribologie e.V. Aachen (2015), S. 36/1-36/11
    Trauth, D.; Klocke, F.; Terhorst, M.; Mattfeld, P.
  • Computational Fluid Dynamics Analysis of a Machine Hammer Peened Surface Structure for Lubricated Sliding Contacts. Journal of Tribology 138(2) (2015), S. 1-10
    Trauth, D.; Klocke, F.; Terhorst, M.; Mattfeld, P.
    (Siehe online unter https://doi.org/10.1115/1.4031782)
  • FE-Analysis and in situ visualization of pressure-, slip-rate- and temperature-dependent coefficients of friction for advanced sheet metal forming: Development of a novel coupled user subroutine for shell and continuum discretization. In: The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, volume 81(1) (2015) S.397-410
    Klocke, F.; Trauth, D.; Shirobokov, A.; Mattfeld, P.
    (Siehe online unter https://doi.org/10.1007/s00170-015-7184-1)
  • Advances in tribologically beneficial surface patterns manufactured by machine hammer peening. In: Proceedings of the 7th International Conference on Tribology in Manufacturing Processes ICTMP 2016 (2016) S. 286-292
    Trauth, D.; Hild, R.; Mattfeld, P.; Klocke, F.
  • Analysis of the fluid pressure, load capacity, and coefficient of friction of an elliptic machine hammer peened surface structure in hydrodynamic lubrication. In: Production Engineering – Research and Development 10 (2016) S. 539-550
    Trauth, D.; Stanke, J.; Shirobokov, A.; Mattfeld, P.; Klocke, F.
    (Siehe online unter https://doi.org/10.1007/s11740-016-0696-1)
  • Investigation of the Surface Integrity and Fatigue Strength of Inconel718 after Wire EDM and Machine Hammer Peening. In: International Journal of Material Forming 9(5) 2016, S. 635-651
    Trauth, D., Klocke, F.; Welling, D.; Terhorst, M.; Mattfeld, P.; Klink, A.
    (Siehe online unter https://doi.org/10.1007/s12289-015-1249-4)
  • Tribology of Machine Hammer Peened Tool Surfaces for Deep Drawing. Dissertation, RWTH Aachen, 2016 [Manfred-Hirschvogel-Preis Beste Dissertation 2017 und Förderpreis der Gesellschaft für Tribologie Beste Dissertation 2016]
    Trauth, D.
 
 

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