Adaptive Schadensakkumulation und Restlebensdauerprognose für Zahnradgetriebe
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Zahnradgetriebe umgeben uns im Alltag überall, von kleinen Anwendungen, wie dem Antrieb eines Küchengeräts, über Getriebe von Elektroautos bis hin zu Übersetzungen in Windkraftanlagen oder Hochseeschiffen. Herzstück dieser Getriebe sind die Zahnräder, welche in vielen Fällen für eine endliche Lebensdauer ausgelegt werden. Diese Auslegung ermöglicht eine hohe Ressourceneffizienz, jedoch nimmt mit voranschreitendem Betrieb die Wahrscheinlichkeit eines Ausfalls zu. Insbesondere wenn dieser mit wirtschaftlich oder gesellschaftlich erheblichen Schäden einhergehen würde, werden Anlagen tendenziell früh überholt oder außer Betrieb gestellt. Hierdurch werden Betriebskosten und einhergehende negative Effekte, wie der CO2-Ausstoß, über das erforderliche Maß hinaus erhöht. Ermüdungsschäden, wie Grübchen oder Zahnfußbrüche, begrenzen die Betriebsdauer von Zahnrädern. In der Regel sind die Ermüdungserscheinungen zeitlich erst kurz vor dem Ausfall durch Inspektion zu erkennen. Somit haben theoretische Verfahren zur Bestimmung des Schädigungszustands eine hohe Bedeutung für die Prognose der verbleibenden Lebensdauer. Die methodischen Grundlagen für die Berechnung des durch eine variable Belastung verursachten Schadens, die sogenannte Schadensakkumulation, gehen auf die erste Hälfte des 20. Jahrhunderts zurück. Diese Methoden erweisen sich als gut anwendbar und ermöglichen belastbare Ergebnisse. Jedoch vernachlässigen sie Einflussgrößen auf die Lebensdauer, wie die Reihenfolge der Belastungen. Im Rahmen dieses Projekts wurden theoretische und experimentelle Untersuchungen durchgeführt, um eine methodische Grundlage für eine genauere Berechnung der zu erwartenden Restlebensdauer von Zahnrädern zu schaffen. Für eine Prognose der Restlebensdauer ist sowohl eine Abschätzung der künftig zu erwartenden Betriebslasten als auch des aktuellen Schädigungszustands erforderlich. Im Rahmen des Projekts wurde das Potential zur Genauigkeitssteigerung beider Eingangsfaktoren untersucht und bewertet. Bezüglich der Schädigungszustandsberechnung wurden Konzepte zur verbesserten Beschreibung der Tragfähigkeit und Methoden zur genaueren Berücksichtigung der aufgetretenen Belastungen betrachtet. Hierbei wurde die Anwendbarkeit von nicht-linearen Schadensakkumulationshypothesen (SAHen) für Zahnräder untersucht. Diese Methoden ermöglichen eine Berücksichtigung von Lastreihenfolgeeffekten und bieten somit die Möglichkeit einer Genauigkeitssteigerung. Diesbezüglich zeigte sich eindeutiges Potential, jedoch stellt die Parametrisierung dieser komplexen Berechnungsmethoden eine Herausforderung dar. Ein Schwerpunkt des Projekts lag auf der Anwendung des maschinellen Lernens. Durch diese Methoden der Datenauswertung konnte insbesondere im Bereich der Tragfähigkeitsbeschreibung deutliches Potential für Weiterentwicklungen ausgemacht werden. Abschließend zusammengefasst werden im Rahmen des Projekts vielversprechende Ansätze für die Erweiterung der Methoden der Restlebensdauerberechnung erarbeitet.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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Method for a cloud based remaining-service-life-prediction for vehicle-gearboxes based on big-data-analysis and machine learning. Forschung im Ingenieurwesen, 84(4), 305-314.
Vietze, Daniel; Hein, Michael & Stahl, Karsten
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Non-Linear Analysis of Gear-Fatigue-Damage Under Variable Load - 23FTM08. AGMA Technical Paper.
Vietze, D.; Pellkofer, J. & Stahl, K.
