Grundlagenuntersuchungen zur in-Situ-Simulation von Widerstandspunktschweißprozessen
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Die Modellordnungsreduktion (MOR) ist nicht auf mehrfach nichtlineare und gekoppelte Modelle der Finite-Elemente-Methode (FEM) von Widerstandsschweißprozessen anwendbar. Grund dafür ist das gleichzeitige Auftreten verschiedener nichtlinearer Zusammenhänge (mehrere Materialparameter, Kontakte). Weiter vermindert die Kopplung von mechanischer, thermischer und elektrischer Domäne in einem Gesamtsystem die Wirksamkeit der Modellordnungsreduktion stark. Mit Hilfe der Finite-Differenzen-Methode (FDM) können Berechnungszeiten von 20 s nahe der angestrebten Taktzeit erreicht werden. Der Vergleich der Hardwarekomponenten zeigt, dass FPGA-Module gegenüber Mikrocontrollern für echtzeitfähige Berechnungen geeignet sind. Allerdings müssen die Algorithmen der Simulation einfachen Strukturen folgen. Die Implementierung von FEM und FDM auf FPGA-Modulen ist daher mit großem Aufwand verbunden. Es kann keine kommerzielle Software eingesetzt werden. Die Algorithmen müssen anwendungsspezifisch entwickelt und auf der Hardware implementiert werden. FPGA-Module sind sehr gut für die Verarbeitung von Messdaten in Echtzeit geeignet. Eine Verwendung von Messsignalen der Schweißungen als Randbedingungen der FDM- oder FEM-Modelle ist daher möglich. Die Bestimmung von Anforderungen an allgemeingültige Simulationsmodelle von Widerstandsschweißprozessen zeigt, dass wichtige Prozessphänomene nicht vernachlässigt werden können, wenn ein Modell zur Qualitätsüberwachung eingesetzt werden soll. Hierzu zählt neben dem Verschleiß der Elektroden auch die Oberflächenbeschaffenheit aller Kontakte und deren Einfluss auf den Kontaktwiderstand. Für allgemeingültige Modelle, die auf verschiedene Prozesskonfigurationen (Material, Geometrie, Prozessparameter) anwendbar sind, kann daher keine Reduktionen des Berechnungsaufwandes erreicht werden (FEM+MOR). Die Finite-Differenzen-Modelle dieses Projekts weisen grundsätzlich geringere Rechenzeiten auf. Allerdings wird hierbei die Kopplung mit mechanischen Phänomenen vernachlässigt. Die Modelle müssen daher stark parametrisiert werden, bevor ein Einsatz zur Qualitätsüberwachung möglich ist. Die genannten Nachteile beider Simulationsmethoden (FEM+MOR und FDM) konnten nicht behoben werden. Alternativ stellt Anwendung von ML-Modellen zur direkten Auswertung von Messdaten oder in Kombination mit FEM-Modellen eine neue und vielversprechende Methode zur echtzeitfähigen Qualitätsüberwachung dar. In Vorversuchen zeigt die Auswertung von Messdaten des Buckelschweißens mit Kondensatorentladung bereits hohe Vorhersagegenauigkeiten hinsichtlich der Qualitätskriterien Auspresskraft und Spritzerklasse. In Kombination mit FEM-Simulationen ist ein zweistufiges Verfahren denkbar. Hierbei können Ergebnisse aus detaillierten und validierten Simulationsmodellen für einige typische Prozessparameter und Grenzfälle genutzt werden um ML-Modelle zu trainieren. Der Einsatz der trainierten ML-Modelle in der Fertigung erlaubt dann eine echtzeitfähige Vorhersage von Qualitätskriterien anhand gemessener Prozessgrößen. Offene Fragen sind hierbei die Auswahl geeigneter Messgrößen, Simulationsergebnisse und ML-Algorithmen sowie der Umfang der im Vorfeld benötigten FEM-Simulationen.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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Erweiterung der Prozessgrenzen beim Widerstandspressschweißen von Aluminiumlegierungen In: Werkstoffe in der Fertigung, 5/2020, S. 32-35
Füssel, U.; Ihlenfeldt, S.; Zschetzsche, J.; Heilmann, S.; Koal, J.; Müller, J.; Merx, M.
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Performing an Indirect Coupled Numerical Simulation for Capacitor Discharge Welding of Aluminium Components. Processes. 2020; 8(11):1330
Koal, J.; Baumgarten, M.; Heilmann, S.; Zschetzsche, J.; Füssel, U.
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General Approach for Inline Electrode Wear Monitoring at Resistance Spot Welding. Processes. 2021; 9(4):685
Mathiszik, C.; Köberlin, D.; Heilmann, S.; Zschetzsche, J.; Füssel, U.
