Material von Werkstück und Werkzeug

• Antragsteller: Dr.-Ing. Stefan Dietrich; Professor Dr.-Ing. Volker Schulze
• Fachliche Zuordnung: Spanende und abtragende Fertigungstechnik ; Mechanische Eigenschaften von metallischen Werkstoffen und ihre mikrostrukturellen Ursachen
• Förderung: Förderung seit 2026
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 546480484

Die detaillierte Analyse des Verformungs- und Versagensverhaltens von Werkstück und Werkzeug einschließlich ihrer Veränderungen während der Zerspanung sind ein grundlegender Pfeiler der Prozessinformatik. Dieses Teilprojekt bezieht Zustandsveränderungen der am Zerspanungsprozess beteiligten Werkstück- und Werkzeugmaterialien über Werkstoffmodelle in die datengetriebene Modellierung ein. Diese dienen ebenfalls als Grundlage zur Interpretation der automatisierten Datenerfassung über prozessintegrierte Sensorik sowie zur Übersetzung thermischer Effekte in Werkstoff- und Werkzeugzustände. Dazu sollen die aus der Werkstoffprüfung gewonnenen Daten und daraus abgeleiteten Werkstoffmodelle genutzt werden, um gemessenen Effekten und Sensorgrößen echte Zustandsgrößen und Werkstoffveränderungen in der Prozesswirkzone zuzuordnen. Dies wird durch eine zielgerichtete Kombination der Daten aus Zerspanungsexperimenten, FE-Spanbildungssimulation mit thermo-mechanisch-metallurgischen Werkstoffmodellen und werkstoffkundlichen Experimenten erreicht, wodurch die werkstofftechnische Grundlage einer effizienten, prozessinformierten Gesamtmodellbildung gelegt wird. Die entsprechende Materialdatenanalyse/-bewertung mittels maschinellen Lernens (ML) und Optimierungsalgorithmen erfolgt dabei durch detaillierte Charakterisierung individueller Materialzustandsgrößen und deren Einfluss auf den hinsichtlich Werkstück und Werkzeug chargenindividuellen Bearbeitungsprozess (z.B. Wärmebehandlung, Verformung, Defekte, Mikrostrukturgradienten). Dies soll Aufschluss darüber geben, welche Daten prozessparallel aufgenommen werden müssen. Hierbei werden ML-Ansätze unter Einbeziehung erfahrungsbasierten und deduktiven Wissens zur Modellbeschleunigung sowie empirische Modellansätze zur Beschreibung der Werkstoffmechanismen eingesetzt. Dadurch werden effiziente, robuste Modelle unter Berücksichtigung von Unsicherheiten des individuellen Ausgangsmaterialzustands und seiner prozessinhärenten Entwicklung aufgebaut. Folgende Leitfragen werden adressiert: 1) Wie lassen sich Effekte von Verformung, Versagen und Mikrostrukturentwicklung im Prozess durch Wechselwirkungen von Temperaturen, Kräften und Raten auf die Randschichtintegrität zurückführen? 2) Welche Prozesssensorik ermöglicht eine effiziente und robuste Datenerfassung von Werkstoffzuständen zur Vorhersage von Werkstück und Werkzeugrandschichten in prozessinformierten Modellen? 3) Wie lassen sich Unsicherheiten in der Identifikation von Materialparametern und Prozessrandbedingungen abschätzen und in Unsicherheiten der vorhergesagten Werkstoffzustände übersetzen?

• DFG-Verfahren: Forschungsgruppen
• Teilprojekt zu: FOR 5888: Steigerung der Ressourceneffizienz bei der datengetriebenen Modellierung zur Auslegung NC-gesteuerter Fräsprozesse