Modellbasierte inline-Prozessüberwachung für Clinchprozesse
Verfasser:
Prof. Dr.-Ing. Alexander Brosius, M. Sc. Usama Ahmed, Professur für Formgebende Fertigungsverfahren am Institut für Fertigungstechnik, Technische Universität Dresden - Prof. Dr.-Ing. Gerson Meschut, M. Sc. Julian Vorderbrüggen, Laboratorium für Werkstoff- und Fügetechnik, Universität Paderborn
86 Seiten - 86,00 EUR (sw, 75 teils farbige Abb., 40 Tab.) 
ISBN 978-3-86776-654-8
Zusammenfassung
Clinchprozesse unterliegen in der Blechbauteilfertigung material- sowie produktionsbedingten Streuungen, wie beispielsweise infolge von Chargenschwankungen oder heterogener Vorverfestigung der Blechwerkstoffe bzw. Verschleiß der Werkzeuge. Diese Streuungen führen zu Schwankungen qualitätsrelevanter Ergebnisgrößen, wie dem Hinterschnitt, der Hals- und Bodendicke und daher zu variierenden Fügepunktqualitäten, insbesondere da die eingesetzten Prozessüberwachungssysteme keinen Rückschluss auf die qualitätsrelevanten Ergebnisgrößen ermöglichen.
Diese lassen sich nur in zerstörenden Post-Prozessen ermitteln und somit ist eine Einflussnahme auf die Fügepunktausbildung, über eine gezielte Variation der Stempeleintauchtiefe oder Anpassung der Stempelschmierung, nicht möglich. Prozessüberwachungssysteme sind daher zur Sicherstellung der geforderten Qualität und zur Dokumentation von enormer Bedeutung. Eine Aussage über die qualitätsrelevanten Ergebnisgrößen ist mithilfe der Prozessüberwachung derzeit nicht möglich.
Ziel dieses Vorhabens war die Umsetzung einer inlinefähigen Prozessüberwachung von Clinchprozessen im industriellen Umfeld. Hierzu wurde angestrebt mittels eines schnellen Berechnungsmodells von gemessenen Kraft-Weg-Verläufen während des Clinchens auf die resultierenden qualitätsrelevanten Kenngrößen der Fügestelle zu schließen.
Zur Aufnahme präziser Kraft-Weg-Verläufe während des Prozesses wurde die Fügeanlage zunächst um eine zusätzliche Messsensorik nahe der Fügestelle erweitert. Weiterhin erfolgte die Erstellung eines schnellen, Berechnungsmodells auf der Grundlage einer linear-elastischen FEA, die mit einer Halbanalytik zur Korrektur der Knotenverschiebungen mittels Minimierung der Umformenergie im System gekoppelt wird. Mithilfe dieses Berechnungsansatzes lässt sich die Simulationsdauer deutlich reduzieren.
Die Ermittlung der Prognosegüte des Modells erfolgt durch die Abbildung der Abweichung der inline-Simulation von den experimentellen Daten in Abhängigkeit von der Art der Ergebnisgrößenabweichung unter Berücksichtigung von gezielter Änderung der Reibung, Verfestigung und Blechdicke.
Hier hat sich gezeigt, dass die erzielbare Prognosegüte nicht in Gänze den Anforderungen an ein inlinefähiges System zur Prozessüberwachung genügt. Die Abbildung der untersuchten Eingangsparameterschwankungen via konventioneller FEA konnte erfolgreich umgesetzt werden.
Förderhinweis
Das IGF-Vorhaben „Modellbasierte inline-Prozessüberwachung für Clinchprozesse" der Forschungsvereinigung EFB e.V. wurde unter der Fördernummer AiF 21326BG über die Arbeitsgemeinschaft industrieller Forschungsvereinigungen (AiF) im Rahmen des Programms zur Förderung der Industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert. Der Abschlussbericht ist als EFB-Forschungsbericht Nr. 595 erschienen und bei der EFB-Geschäftsstelle und im Buchhandel erhältlich.
Summary
Clinching processes in sheet metal production are subject to material and production-related variations, for example as a result of batch fluctuations or heterogeneous pre-straining of the sheet metal materials or wear of the tools. These variations lead to fluctuations in quality-relevant result variables, such as the undercut, neck and bottom thickness, and therefore to varying joining point qualities [Isr13], especially since the process monitoring systems used do not allow any conclusions to be drawn about the quality-relevant result variables.
These can only be determined in destructive post-processes and therefore it is not possible to influence the formation of the joint by specifically varying the punch depth or adjusting the punch lubrication.
Process monitoring systems are therefore of enormous importance for ensuring the required quality and for documentation. At present, it is not possible to make a statement about the quality-relevant result variables with the aid of process monitoring.
The aim of this project was the implementation of an inline-capable process monitoring system for clinching processes in an industrial environment. For this purpose, the aim was to use a fast calculation model to infer the resulting quality-relevant parameters of the joint from measured force-displacement curves during clinching.
In order to record precise force-displacement curves during the process, the joining system was initially extended by an additional measuring sensor system close to the joining point. Furthermore, a fast, calculation model was created on the basis of a linear-elastic FEA, which is coupled with a semi-analytical approach to correct the nodal displacements by minimizing the forming energy in the system.
With the help of this computational approach, the simulation time can be significantly reduced. The prediction quality of the model is determined by mapping the deviation of the inline simulation from the experimental data as a function of the type of result variable deviation, taking into account targeted changes in friction, strain hardening and sheet thickness.
Here it has been shown that the achievable prediction quality does not completely satisfy the requirements for an inline capable system for process monitoring. The mapping of the investigated input parameter fluctuations via conventional FEA could be successfully implemented.
Inhaltsverzeichnis
Zusammenfassung
Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis und Formelzeichen
1 Einleitung
2 Stand der Technik
2.1 Clinchen
2.2 Einflussgrößen auf den Clinchprozess
2.2.1 Tribochemisches System
2.2.2 Verschleiß
2.2.3 Vordehnung
2.3 Numerische Simulation
2.3.1 Finite-Elemente- Analyse
2.3.2 Diskretisierung und Vernetzung
2.3.3 Umformverhalten und Materialmodellierung
3 Versuchsrandbedingungen
3.1 Versuchswerkstoffe
3.2 Versuchsanlagen
3.3 Probengeometrien
4 Werkstoffcharakterisierung (IF-FF/LWF)
4.1 Experimentelle Ermittlung der Fließkurven (LWF)
4.2 Einbringung von Eingangsparameterschwankungen (LWF)
4.3 Einachsiger Zugversuch in Walzrichtung (FF)
5 Ermittlung der Prozesskurven und qualitätsrelevanter Kenngrößen (LWF)
5.1 Implementierung einer externen Prozessüberwachung
5.2 Einfluss von Eingangsparameterschwankungen auf Prozesskurven und qualitätsrelevante Kenngrößen
5.2.1 Experimentelle Voruntersuchungen
5.2.2 Sensitivitätsanalyse und Korrelation der Eingangsparameter und Prozesskurven
5.2.3 Mathematische Beschreibung der Prozesskurven mittels Polynomen
6 Modellentwicklung inline Simulation (IF-FF)
6.1 Prädiktor-Korrektor-Modell
6.2 Entwicklung der Inline-Simulation:
7 Validierung der Modelle mittels 3D-FEA (LWF)
7.1 Aufbau und Validierung der Simulationsmodelle
7.2 Detailsimulation des Clinchprozesses unter Berücksichtigung asymmetrischer Einflussfaktoren
8 Implementierung von Modellen zur Prozessüberwachung (FF)
9 Ermittlung der Prognosegüte und Bestimmung der Unsicherheiten (IF-FF/LWF)
10 Ableitung mechanischer Größen (Belastbarkeit) (IF FF/LWF)
10.1 Scherzugprüfung unter quasistatischer Lasteinleitung (LWF)
10.2 Kreuzkopfzugprüfung unter quasistatischer Lasteinleitung (LWF)
11 Modellüberführung in ein Softwaremodul (FF)
12 Ergebnisse und Ausblick
12.1 Wissenschaftlich-technischer und wirtschaftlicher Nutzen der Ergebnisse für kleine und mittelständische Unternehmen
13 Literatur
13.1 Normen und Richtlinien
