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Experimentelle sowie numerische Modellierung und Analyse mikrostruktureller Eigenspannungen von warmmassivumgeformten Bauteilen mit gezielter Abkühlung

Experimentelle sowie numerische Modellierung und Analyse mikrostruktureller Eigenspannungen von warmmassivumgeformten Bauteilen mit gezielter Abkühlung

E-Mail:  fem@ifum.uni-hannover.de
Jahr:  2017
Förderung:  DFG-GEPRIS Nummer: 374871564
Laufzeit:  2 Jahre
Bemerkungen:  Zweite Förderperiode beantragt (08/2019-07/2021)

Die Warmmassivumformung bietet ein besonderes Potential bezüglich der gezielten Einstellung von Eigenspannungen im fertigen Bauteil. Denn hier lassen sich sowohl mechanische, als auch thermische und chemische Prozessparameter beeinflussen.

Das langfristige Ziel dieses Projekts ist die gesteuerte Nutzung der Eigenspannungen in der Warmmassivumformung, zum Beispiel zur Vermeidung von Rückfederungseffekten oder der Erhöhung der Dauerfestigkeit des Bauteils. Dazu soll in der ersten Förderphase untersucht werden, ob sich stabile Eigenspannungen gezielt und reproduzierbar in Probenbauteile einbringen lassen. Daneben soll das Materialverhalten zweier in der Warmmassivumformung gebräuchlicher Stahlsorten numerisch abgebildet werden. Aufgrund des polymorphen Materialverhaltens, durchlaufen die Stähle in der Abkühlphase nach der Warmumformung verschiedene Gefügeumwandlungen. Dementsprechend müssen die Materialparameter in Experimenten phasenabhängig aufgenommen werden. Auf Basis dieser Daten kann ein phänomenologisches Simulationsmodell aufgebaut und mittels Stauchversuchen validiert werden. Dieses Modell wird neben der Simulation des Umformprozesses auch eine Betrachtung der Gefüge-Morphologie während des Abkühlvorgangs ermöglichen. Es können jedoch keine Aussagen zu Eigenspannungen auf der Mikroebene getroffen werden. Zu diesem Zweck ist die Entwicklung eines Phasenfeld-Modells aus den experimentellen und simulativ gewonnenen Daten vorgesehen. So sollen die Einflüsse der Eigenspannungen der Mikroebene auf die Eigenspannungen der Makroebene analysiert werden.