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Projekt
Inverse Modellierung der Prozesskette eines ADI-Bauteils zur Beherrschung prozessbedingter Verzugs- und Aufhärtprobleme
Antragstellerinnen / Antragsteller
Dr.-Ing. Christian Schwarz; Professorin Dr.-Ing. Babette Tonn
Fachliche Zuordnung
Spanende und abtragende Fertigungstechnik
Ur- und Umformtechnik, Additive Fertigungsverfahren
Ur- und Umformtechnik, Additive Fertigungsverfahren
Förderung
Förderung seit 2025
Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 558452356
Austempered Ductile Iron (ADI), ein ausferritisches Gusseisen mit Kugelgraphit, kombiniert hohe Zugfestigkeit und Verschleißfestigkeit mit einer bemerkenswerten Bruchdehnung. Die Herstellung von ADI-Bauteilen ist jedoch komplex und erfordert die genaue Kontrolle zahlreicher Werkstoff- und Prozessparameter entlang der Prozesskette von Gießen, Wärmebehandlung bis hin zur Zerspanung. Zu den wichtigen Qualitätsmerkmalen gehören Maßhaltigkeit, Härte, Martensitgehalt sowie die Werkzeugstandzeit während der mechanischen Bearbeitung. Prozessschwankungen, wie bei der chemischen Zusammensetzung und Temperaturführung während der Wärmebehandlung, beeinflussen das Gefüge des ADI und führen zu unterschiedlichen Härtegraden. Unterschiedliche Abkühlungsgeschwindigkeiten können in komplexen Bauteilen Eigenspannungen und Verzug verursachen, was den Bearbeitungsprozess zusätzlich erschwert. Im Rahmen des geplanten Forschungsprojekts soll die Prozesskette zur Herstellung von ADI-Gussbauteilen bestehend aus den Schritten Gießen, Wärmebehandlung und Zerspanung modelliert und invers optimiert werden. Ziel der ersten Förderperiode ist es, ein tiefes Verständnis über die Zusammenhänge zwischen 14 einstellbaren Prozessparametern und vier qualitätsrelevanten Zielgrößen (Härte, Martensitgehalt, Maßhaltigkeit und Werkzeugstandzeit) zu erlangen. Hierfür wird eine experimentelle Prozesskette aufgebaut, die umfassend instrumentiert ist, um die relevanten Messgrößen sensorisch zu erfassen. Dies dient als Basis für die Modellierung der Einzelprozesse, wobei für jeden Prozessschritt ein multivariantes, invertierbares Prognosemodell entwickelt wird. Ein weiterer zentraler Aspekt des Projekts ist die Quantifizierung stochastischer Unsicherheiten in den Modellen, um eine robuste Optimierung sicherzustellen. Auf Basis der Einzelmodelle wird ein globales Gesamtprognosemodell erstellt, das alle Einzelprozesse miteinander verknüpft. Dieses Gesamtmodell erlaubt es, die Auswirkungen der verschiedenen Prozessparameter auf die Qualität des Endprodukts prozessübergreifend vorherzusagen. Ein besonderer Fokus liegt auf der inversen Auslegung: Anstatt die Prozessparameter sequenziell zu optimieren, wird rückwärts von den Zielgrößen auf die erforderlichen Parameter geschlossen. Die Ergebnisse der ersten Förderperiode schaffen die Grundlage für die zweite Phase, in der eine globale, multikriterielle Optimierung der gesamten Prozesskette durchgeführt wird, um zukünftig ADI-Bauteile effizienter und ressourcenschonender herzustellen.
DFG-Verfahren
Schwerpunktprogramme
