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Erweiterung von Verschleißmodellen für moderne Warmumformprozesse

BuchGebunden
Deutsch
TEWISSerschienen am11.07.2024Erstausgabe
Besonders bei Warmumformprozessen, die zur Herstellung hochbelastbarer Bauteile dienen, stellt der Werkzeugverschleiß eine große Herausforderung dar. In dieser Arbeit werden dazu Ansätze zur Verbesserung von Verschleißmodellen vorgestellt. Beim Tailored Tempering ist der Wärmeübergang zwischen Werkzeug und Werkstück wesentlich, da er für die Abschätzung von Anlasseffekten von Bedeutung ist. Für das Gesenkschmieden wurde eine Methode entwickelt, um Härteveränderungen neben einer thermischen Belastung auch unter zusätzlicher mechanischer Spannungsüberlagerung zu untersuchen. Durch eine Implementierung dieser Ergebnisse in eine kommerzielle FE-Software wird im Rahmen von industrienahen Validierungsversuchen eine hohe Prognosegenauigkeit der Werkzeughärte erreicht. Bei der Verschleißprognose wird jedoch der Einfluss von Prozessschwankungen deutlich. Zu deren Berücksichtigung wird ein statistikbasierter Ansatz vorgestellt, der es erlaubt, durch Einbeziehung von Prozessdaten höherwertigere Prognosegenauigkeiten zu erzielen.mehr

Produkt

KlappentextBesonders bei Warmumformprozessen, die zur Herstellung hochbelastbarer Bauteile dienen, stellt der Werkzeugverschleiß eine große Herausforderung dar. In dieser Arbeit werden dazu Ansätze zur Verbesserung von Verschleißmodellen vorgestellt. Beim Tailored Tempering ist der Wärmeübergang zwischen Werkzeug und Werkstück wesentlich, da er für die Abschätzung von Anlasseffekten von Bedeutung ist. Für das Gesenkschmieden wurde eine Methode entwickelt, um Härteveränderungen neben einer thermischen Belastung auch unter zusätzlicher mechanischer Spannungsüberlagerung zu untersuchen. Durch eine Implementierung dieser Ergebnisse in eine kommerzielle FE-Software wird im Rahmen von industrienahen Validierungsversuchen eine hohe Prognosegenauigkeit der Werkzeughärte erreicht. Bei der Verschleißprognose wird jedoch der Einfluss von Prozessschwankungen deutlich. Zu deren Berücksichtigung wird ein statistikbasierter Ansatz vorgestellt, der es erlaubt, durch Einbeziehung von Prozessdaten höherwertigere Prognosegenauigkeiten zu erzielen.

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