Demonstration einer energieoptimierten Prozessregelung für das Metall-Ultraschallschweißen anhand von Prozesskenngrößen
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Im Transferprojekt „Demonstration einer energieoptimierten Prozessregelung für das Metall- Ultraschallschweißen anhand von Prozesskenngrößen“, kurz „DEGU“, hat das Institut für Schweißtechnik und Fügetechnik der RWTH Aachen gemeinsam mit dem Anwendungspartner Schunk Sonosystems GmbH den Prototypen einer modellbasierten Prozessregelung für das Metall-Ultraschallschweißen entwickelt. Das Metall-Ultraschallschweißen, kurz M-USS, ist ein wärmearmes Fügeverfahren und eignet sich besonders zum Verschweißen von Aluminium- und Kupferwerkstoffen, die zum Beispiel in der E-Mobilität, für Leistungselektronikkomponenten oder in der Batterietechnik zum Einsatz kommen. Aufgrund steigender Komplexität und Anforderungen auf der einen und einem stark wachsenden Markt auf der anderen Seite rückt das Schweißverfahren immer mehr in den industriellen Fokus. Trotz der industriellen Verbreitung können u.a. durch Grundmaterialeinflüsse Prozessschwankungen beim M-USS auftreten. Diese Schwankungen sind häufig nicht erklärbar, da bezüglich der komplexen Wirkzusammenhänge von Werkzeugen und Fügeteilen während des Schweißprozesses wissenschaftlich fundierte Kenntnisse fehlen. Anhand eigener Untersuchungen im Rahmen des Vorgängerprojektes konnte bereits gezeigt werden, dass aus dem messbaren Schwingungsverhalten von Schweißwerkzeugen und Fügeteilen Informationen zu den ablaufenden thermomechanischen Vorgängen innerhalb der Fügezone gewonnen werden können. Im Rahmen des Projekts DEGU konnten neben den Schwingungssignalen weitere Informationsquellen zur Charakterisierung der Verbindungsbildung erschlossen werden. Neben Eindringweg und Leistungsaufnahme wurden auch die elektrischen Größen im Hochfrequenzteil der Schweißanlage nutzbar gemacht. Dabei konnte die Korrelation der Signale mit der Qualität der Schweißung anhand von Qualitätsprädiktionsmodellen nachgewiesen werden. Es wurde festgestellt, dass sich basierend auf extrahierten Kennwerten der Prozesssignale mittels statistischer Modelle die erzielte Qualität einer Schweißung vorhersagen lässt. Besonders hervorzuheben ist, dass die erzielte Qualität der Schweißverbindung bereits aus den Kennwerten der ersten Momente der jeweiligen Schweißungen hinreichend genau ableitbar ist. Der Anfang der Schweißung wird also wesentlich von den vorliegenden externen Störgrößen beeinflusst. Entsprechend wurde ein Regelkonzept umgesetzt, mit dem basierend auf Messungen der ersten Prozessphasen der insgesamt notwendige Energieeintrag in die Schweißverbindung bestimmt und entsprechend das Prozessende definiert wird. Neben dem Prozessverlauf notwendige Eingangsgrößen in das Modell sind die zu erzielende Qualität (d.h. Prüfkraft). Dabei kann nicht nur die maximale Prüfkraft vorgegeben werden, sondern auch weitere Kenngrößen der Prüfung, die unter anderem das Bruchverhalten vorgeben.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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Application of electrical power measurements for process monitoring in ultrasonic metal welding. 75th IIW Annual Assembly and International Conference on Welding and Joining, Annual Commission III Meeting. Tokyo, Japan, 20.7.2022
Müller, F.W.; Chen, C.Y.; Schiebahn, A. & Reisgen, U.
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Application of electrical power measurements for process monitoring in ultrasonic metal welding. Welding in the World, 67(2), 395-415.
Müller, Florian W.; Chen, Chun-Yu; Schiebahn, Alexander & Reisgen, Uwe
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Qualitätsüberwachung beim Metall-Ultraschallschweißen mittels Laservibrometrie. 17. Vibrometerkonferenz – Polytec GmbH. Waldbronn, 11.10.2022
Müller, F.W.; Schiebahn, A. & Reisgen, U.
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Elektromobilität - Ohne die Fügetechnik nicht möglich. Im Blickpunkt - Deutschlands Elite-Institute: Institut für Schweißtechnik und Fügetechnik der RWTH Aachen University, Juli 2023, S. 28 – 31. Inst. f. Wiss. Veröffentlichungen, Lampertheim: ALPHA Informationsgesellschaft mbH. ISSN 1614-8185
Helfers, E.; Müller, F.W.; Schiebahn, A.; Frey, C.; Krichel, T.; Olschok, S. & Reisgen, U.
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Influence of workpiece geometry and natural frequencies on Ultrasonic-Metal-Welding. 3rd International Conference on Advanced Joining Processes, Book Of Abstracts, 19-20 October 2023, Braga, Portugal, Seite 44. Quântica Editora, Lda., Portugal.
Müller, FW; Liu, J.; Schiebahn, A. & Reisgen, U.
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Influence of workpiece geometry and natural frequencies on Ultrasonic-Metal-Welding. AJP 2023 - 3rd International Conference on Advanced Joining Processes. Braga, Portugal, 19.10.2023
Müller, F.W.; Liu, J.; Schiebahn, A. & Reisgen, U.
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Metall-Ultraschallschweißen. Im Blickpunkt - Deutschlands Elite-Institute: Institut für Schweißtechnik und Fügetechnik der RWTH Aachen University, Juli 2023, S. 68-70. Inst. f. Wiss. Veröffentlichungen, Lampertheim: AL- PHA Informationsgesellschaft mbH. ISSN 1614-8185
Müller, F.W.; Helfers, E.; Schiebahn, A. & Reisgen, U.
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From quality prediction to quality control – using ML to optimize the USMW process. 77th IIW Annual Assembly and International Conference on Welding and Joining - 2024 IIW Symposium on Intelligent Welding Manufacturing. Rhodos, Griechenland, 07.07.2024
Müller, F.W.; Schiebahn, A. & Reisgen, U.
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Influence of quality features, disturbances, sensor data and measurement time on quality prediction for ultrasonic metal welding. 77th IIW Annual Assembly and International Conference on Welding and Joining - Annual Commission III Meeting. Rhodos, Griechenland, 10.07.2024
Müller, F.W.; Mirz, C.; Schiebahn, A. & Reisgen, U.
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Influence of workpiece geometry and natural frequencies on ultrasonic metal welding. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part L: Journal of Materials: Design and Applications, 238(12), 2343-2375.
Müller, FW; Liu, J.; Schiebahn, A. & Reisgen, U.
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Joint Quality Assessment of Ultrasonic Metal Welded Parts by Fracture Surface Evaluation. Metals, 14(8), 892.
Müller, Florian W.; Zhao, Haolin; Schiebahn, Alexander & Reisgen, Uwe
