TR73

  • Schrift vergrößern
  • Standard-Schriftgröße
  • Schriftgröße verkleinern


Bauteileigenschaften und Funktion



Letztes Update: 30.10.2019


Übergreifendes Ziel des Arbeitskreises „Bauteileigenschaften und Funktion“ ist die Identifizierung der Gestaltungsmöglichkeiten, welche sich durch Blechmassivumformverfahren realisieren lassen sowie weiterführend, welche neuen Bauteile mittels dieser Verfahren hergestellt werden können und um welche Funktionen sich bereits bestehende Bauteile erweitern lassen. Als Grundlage der Untersuchungen dient die Demonstratorgeometrie des SFB/Transregio 73. Als relevante Funktionselemente sind Verzahnungen, offene und geschlossene Mitnehmergeometrien sowie Laschen zu nennen. In der zweiten Förderperiode wurde dies im Rahmen des Arbeitskreises anhand der in der ersten Projektphase realisierten Umformprozesse der Projekte A1, A2, A4 und A7 untersucht. Hierbei ist eine Veröffentlichung1 entstanden, welche die resultierenden Bauteile anhand des Funktionselements „Verzahnung“ klassifiziert und einen Vergleich der Prozesse und Bauteile ermöglicht. Durch die unterschiedlichen Werkzeugkonzepte in den untersuchten Prozessen konnte so die Realisierung verschiedener Verzahnungsformen in oder senkrecht zur Blechebene aufgezeigt werden. Eine Steigerung der Ausformung der Funktionselemente und damit eine Verbesserung der Bauteilqualität konnte einerseits durch Einsatz prozessangepasster Halbzeuge sowie andererseits durch die gezielte Anpassung der tribologischen Bedingungen realisiert werden.
Für die dritte Förderperiode ist geplant, für die Untersuchungen das Bauteilspektrum zu erweitern, um insbesondere den Anforderungen an komplexere Funktionsbauteile in Hinblick der industriellen Relevanz, wie etwa eines Synchronrings, gerecht zu werden. Hierbei soll neben der Analyse der einzelnen Umformprozesse deren ganzheitliche Analyse dieser unter Berücksichtigung der gezielten Anpassung der Prozesse zur Steigerung der Bauteilqualität herangezogen werden. Aus den gewonnenen Ergebnissen sollen Maßnahmen abgeleitet werden, welche im Hinblick auf die Realisierung der Demonstratorgeometrie des SFB/Transregio 73 am Ende der dritten Förderperiode eine bestmöglichste Ausformung der unterschiedlichen Funktionselemente durch einen maßgeschneiderten Einsatz von Verfahren der Blechmassivumformung ermöglichen. Des Weiteren soll bei den durchzuführenden Analysen das Einsatzverhalten der Funktionsbauteile untersucht werden, um Rückschlüsse auf die Beanspruchbarkeit und damit die Qualität ziehen zu können.




Projekte


Beteiligte Personen

Arbeitskreisleiter

Mitglieder


Veröffentlichungen

    2019

    • Merklein, M.; Gröbel, D.; Löffler, M.; Henneberg, J.: Investigation on blasted tool surfaces as a measure for material flow control in sheet-bulk metal forming. In: Manufacturing Review, 6(2019)10, S. 1-9
    • Henneberg, J.; Lucas, H.; Denkena, B.; Merklein, M.: Investigation on the Tribological Behavior of Tool-sided Tailored Surfaces for Controlling the Material Flow in Sheet-Bulk Metal Forning. In: AIP Conference Proceedings 2113 (Hrsg.): 170002(2019), 22nd International Conference on Material Forming (ESAFORM 2019), S. 6
    • Sauer, C.; Schleich, B.; Wartzack, S.: Einsatz von Graphdatenbanken für das Produktdatenmanagement im Kontext von Industrie 4.0. In: Ralph H. Stelzer, Jens Krzywinski (Hrsg.): Entwickeln Entwerfen Erleben in Produktentwicklung und Design 2019, (2019), Dresden: Thelem Universitätsverlag & Buchhandlung GmbH & Co. KG, S. 393 - 406

    2018

    • Sauer, C.; Schleich, B.; Wartzack, S.: Deep learning in sheet-bulk metal forming part design. In: Marjanović D., Štorga M., Škec S., Bojčetić N., Pavković N. (Hrsg.): Proceedings of the DESIGN 2018 - 15th International Design Conference, (2018), Dubrovnik, S. 2999-3010
    • Sauer, C.; Dworschak, F.; Schleich, B.; Wartzack, S.: Einsatz von Process-Mining zur Erweiterung der semantischen Produktbeschreibung. In: Krause, D.; Paetzold, K.; Wartzack, S. (Hrsg.): Design for X - Beiträge zum 29. DfX-Symposium, (2018), Tutzing, S. 227-238
    • Sieczkarek, P.; Wernicke, S.; Gies, S.; Tekkaya, A.: Inkrementelle Blechmassivumformung. In: wt Werkstattstechnik online (Hrsg.): 10(2018), Düsseldorf: Springer-VDI-Verlag GmbH & Co. KG, S. 679-685
    • Grove, T.; Lucas, H.; Denkena, B.: Residual stresses in grinding of forming tools with toric grinding pins. In: Procedia CIRP, 71(2018), S. 354-357
    • Sauer, C.; Kügler, P. ; Kestel, P.; Graf, M.; Göbel, K.; Niessen, C.; Schleich, B.; Wartzack, S.: Ein ontologiebasierter Ansatz zur Wissensrepräsentation für die smarte Produktentwicklung. In: Brökel, K.; Corves, B.; Grote, K.-H.; Lohrengel, A.; Müller, N.; Nagarajah, A.; Rieg, F.; Scharr, G.; Stelzer, R. (Hrsg.): 16. Gemeinsames Kolloquium Konstruktionstechnik, 1(2018)1, Bayreuth, S. 294-305

    2017

    • Wartzack, S.; Sauer, C.; Küstner, C.: What does Design for Production mean? – From Design Guidelines to Self-learning Engineering Workbenches. In: Meyer, A.; Schirmeyer, R.; Vajna, S. (Hrsg.): Proceedings of the 11th International Workshop on Integrated Design Engineering, (2017), Magdeburg: Universität Magdeburg Lehrstuhl für Maschinenbauinformatik, S. 93-102
    • Sauer, C.; Küstner, C.; Schleich, B.; Wartzack, S.: Einsatz von Deep Learning zur ortsaufgelösten Beschreibung von Bauteileigenschaften. In: Krause, D.; Paetzold, K.; Wartzack, S. (Hrsg.): Design for X - Beiträge zum 28. DFX-Symposium 2017, (2017), Hamburg: TuTech, S. 49-60

    Vorträge

      2019

      • 27.06.2019: Sauer, C.: Einsatz von Graphdatenbanken für das Produktdatenmanagement im Kontext von Industrie 4.0, Dresden

      2018

      • 23.05.2018: Sauer, C.: Deep learning in der Blechmassivumformung, Dubrovnik
      • 10.10.2018: Sauer, C.: Ein ontologiebasierter Ansatz zur Wissensrepräsentation für die smarte Produktentwicklung, Bayreuth

      2017

      • 21.02.2017: Wartzack, S.: A self-learning engineering workbench for the consideration of design of production for sheet-bulk metal formed parts within TCRC 73, Final Colloquium CRC 666 - Manufacturing Integrated Design, Darmstadt
      • 23.03.2017: Küstner, C.: Selbstlernendes Konstruktionsassistenzsystem, KTmfk Data-Mining Day 2017, Erlangen
      • 06.04.2017: Wartzack, S.: What does Design for Production mean? – From Design Guidelines to Self-learning Engineering Workbenches, Magdeburg
      • 04.10.2017: Sauer, C.: Einsatz von Deep Learning zur ortsaufgelösten Beschreibung von Bauteileigenschaften, Bamberg