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Akustische Emissionsanalyse zur Online-Prozessüberwachung in der Blechumformung

Laufzeit:2 jahre
Förderung:DFG
Kontakt:blechumformungifum.uni-hannover.de

Motivation:

Insbesondere die Automobilindustrie wird mit stetig steigenden Ansprüchen an Bauteile und Prozesse konfrontiert. Aus diesem Grund befinden sich viele Verfahren an der Prozessgrenze, wodurch die Prozesssicherheit sinkt. Da Umformprozesse vielen Einflussgrößen unterliegen (unter anderem Chargenschwankungen der Blechwerkstoffe, Tribologie etc.), treten sporadisch teilweise nur schwer erkennbare Defekte und störende Einflüsse (Reißer, Einschnürungen) auf. Um den Forderungen nach einer höheren Qualität sowie einer 100%-Kontrolle der Bauteile gerecht zu werden, ist eine effiziente Online-Fehlerkennung sehr nutzbringend.  

Ziel:

Im Rahmen dieses Forschungsvorhaben wird am IFUM die Entwicklung einer Online-Prozessüberwachung eines Tiefziehprozesses auf der Grundlage der Schallemissionsanalyse und unter Berücksichtigung der wesentlichen prozesstypischen Fehler und Parameter sowie messtechnischer Einflüsse angestrebt. Die Schallemissionsanalyse ist zur Online-Überwachung in besonderer Weise geeignet, weil akustische Emissionen (AE) nur bei einer Zustandsänderung in Materialien hervorgerufen werden. Die im Projekt geplanten Untersuchungen beziehen sich hierbei auf Bauteilschädigungen (Risse, Einschnürungen), Werkstoffeinfluss (Materialcharakterisierung mit AE) und typische Prozessfehler (Blechdopplung, Lage der Platine).

Für die erfolgreiche Umsetzung werden zunächst aus standardisierten, reibungsfreien Zugversuchen charakteristische akustische Emissionen für reproduzierbare Blechbauteildefekte bzw. –schädigungen in Form von Einschnürungen und Rissen aufgenommen und analysiert. Ausgehend hiervon sollen Methoden bzw. Algorithmen entwickelt werden, mit denen die Signalmuster aus einem Tiefziehprozess, in dem zusätzlich ein Reibungseinfluss vorliegt, online erkannt werden können. Hierbei sollen optimale Analyseparameter für einen industrienahen Blechumformprozess gefunden werden. Darüber hinaus soll eine Klassifizierung von Defektmustern anhand geeigneter Merkmale zur Aufdeckung von Ähnlichkeitsstrukturen erfolgen.

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