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Projekt
Prozessübergreifende Modellierung zur Herstellung funktionell gradierter Schichtsysteme durch thermisches Spritzen und mechanische Nachbearbeitung - ProModFun
Antragstellerinnen / Antragsteller
Privatdozentin Dr. Franziska Bocklisch; Professor Dr.-Ing. Thomas Lampke; Professor Dr.-Ing. Andreas Schubert
Fachliche Zuordnung
Spanende und abtragende Fertigungstechnik
Beschichtungs- und Oberflächentechnik
Beschichtungs- und Oberflächentechnik
Förderung
Förderung seit 2025
Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 558601614
Die industrielle Fertigung von Komponenten erfolgt i. d. R. durch die sequenzielle Verbindung mehrerer Fertigungsprozesse, die aufeinander aufbauen, miteinander wechselwirken und im Ergebnis Produkte mit definiertem Eigenschaftsprofil erzeugen. Die Herausforderungen bestehen darin, (1) den einzelnen Fertigungsprozess optimal zu gestalten, (2) den prozessimmanenten Unsicherheiten zu begegnen und (3) eine globale Optimierung über die Prozesskette hinweg vorzunehmen. Bei der Optimierung sind wichtige Zielgrößen u. a. Qualitäts-, Sicherheits-, Kosten-, Energie- sowie Ressourceneffizienzkriterien und auch die Fertigungsflexibilität. Zur mehrkriteriellen Optimierung können Modellierungsansätze genutzt werden. White-Box Modelle und wissensbasierte Ansätze sind aufgrund der Komplexität von Prozess oder Aufgabe nicht für jeden technischen Fertigungsprozess gleichermaßen gegeben. Daher ist das systematische, experimentelle Vorgehen für die Erzeugung relevanter Daten entscheidend. Im beantragten Vorhaben soll eine Prozesskette aufgebaut werden, mit der die o. g. Fragestellungen der (inversen) mehrkriteriellen Optimierung, datenbasierten Modellbildung und Unsicherheitsquantifizierung am konkreten Beispiel experimentell und mittels zerstörungsfreier Prozessdiagnostik adressiert werden kann. Hierbei soll – als primärer formgebender Fertigungsschritt – das „Atmosphärische Plasmaspritzen“ Oberflächen aus Manganhartstahl erzeugen, die durch die zwei mechanischen Endbearbeitungsprozesse „Drehen“ und „Diamantglätten“ angepasste Kern/Rand-Eigenschaften mit gradiertem Übergang schaffen. Die Prozesse sollen hinsichtlich der folgenden Zielgrößen optimiert werden: (1) Oberflächenhärte tiefengradiert maximieren, (2) Oberflächenrauheit minimieren und (3) Prozesskette maximal energieeffizient gestalten. Bei der Prozesskette handelt es sich um einen neuen, innovativen Ansatz zur Verbindung der Einzelprozesse, z. B. zum Zwecke der zielgerichteten Eigenschaftsmodifikation der Oberfläche von Rollen und Walzen in Umformprozessen (Demonstrator). Als zu fertigende Bauteile sind rotationssymmetrische Komponenten vorgesehen. Die Modellbildung setzt auf den experimentellen Messdaten auf. Es werden zwei Verfahrensansätze verwendet: (1) die statistische Modellierung (u. a. Regressionsansatz) und (2) die musterbasierte Beschreibung in mehrdimensionalen Zustandsräumen mittels Grey-box Algorithmen der Künstlichen Intelligenz (KI). Beide Methoden werden zuerst zur isolierten Auslegung und Optimierung der Einzelprozesse genutzt. Sie ermöglichen die Quantifizierung verschiedener Unsicherheitsarten und sind die Basis für die vorwärtsgerichtete Kopplung der Prozesskette. Prozessübergreifende und erste inverse Analysen erfolgen mit dem KI-Verfahren, in das die Ergebnisse der statistischen Modelle einfließen. Das Ziel des Vorhabens besteht darin, die globale Optimierung der im Lastenheft definierten Zielgrößen zu erreichen.
DFG-Verfahren
Schwerpunktprogramme
