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Erforschung und experimentelle Umsetzung eines eigenschaftsgeregelten Reckschmiedeprozesses

Fachliche Zuordnung Ur- und Umformtechnik, Additive Fertigungsverfahren
Förderung Förderung seit 2019
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 424334423
 
Beim Isothermschmieden werden die Werkzeuge auf die Werkstücktemperatur erwärmt, so dass schwer umformbare Werkstoffe endkonturnah umgeformt werden können. Fortschritte erlauben es seit Kurzem, Turbinenschaufeln aus intermetallischen Titanaluminiden (TiAl) in Serie in Triebwerken einzusetzen. Aktuell können jedoch zahlreiche Einschränkungen dieser Technologie festgestellt werden, die ursächlich in der benötigten hohen Genauigkeit in der Zielgeometrie und den Umformgraden für die Umwandlung des Gussgefüges liegen. Mit der bestehenden Prozess- und Werkzeugtechnologie beträgt die Werkstoffausnutzung bei Turbinenschaufeln häufig weniger als 10%, da zusätzliche Werkstoffmengen zwangsweise umgeformt werden müssen, um die vorherrschende lamellare Gussausgangsstruktur in eine globulare Zielmikrostruktur zu wandeln. In Phase 1 wurde ein eigenschaftsgeregelter isothermer Reckschmiedeprozess mit lokaler Umformung untersucht und geregelt. In der 2. Phase konzentrierten sich die Arbeiten auf das eigenschaftsgeregelte Reckschmieden in mehreren Hüben und die lokale Erwärmung des Werkstücks, die mittels einer Level-Set Beschreibung des Prozesses ebenfalls effizient geregelt werden konnten. Die dritte Phase soll nun eine gemeinsame, (robuste) Regelung der Zielgeometrie und der Zielmikrostruktur in mehreren Hüben erfolgen. Der Teilantrag von M. Bambach befasst sich mit der Vorhersage der Mikrostruktur mittels neuronaler Netze im Rahmen des echtzeitfähigen Softsensors und mit dem Nachweis der Eigenschaftsregelung des Reckschmiedens unter produktionsnahen Bedingungen. Dabei wird eine gemeinsame Erreichung des Zielgefüges und der definierten Zielgeometrie angestrebt, um Werkstücke für die mechanische Endbearbeitung bereitzustellen. Der Teilantrag von M. Herty befasst sich mit der mathematischen Analyse und der Untersuchung robuster Regler basierend auf verifizierbaren maschinellen Lernmodellen des Gesamtprozesses. Es wird eine Bayes'sche Formulierung zur robusten Auslegung des Reglers hergeleitet und die mathematische Untersuchung der ML- Modelle zur Bestimmung von Fehlerschranken durchgeführt. Umformtechnische und mathematisch-regelungstechnische Fragestellungen sind somit eng miteinander verbunden.
DFG-Verfahren Schwerpunktprogramme
 
 

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